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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>改進(jìn)ResU-Net有利于角膜神經(jīng)圖像自動(dòng)分割

      改進(jìn)ResU-Net有利于角膜神經(jīng)圖像自動(dòng)分割

      2021-03-12 | pdf | 3.33 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　角膜神經(jīng)圖像的自動(dòng)分割對(duì)于糖尿病神經(jīng)病變等疾病的診斷與篩査至關(guān)重要。針對(duì)由于角膜神經(jīng)圖像存在對(duì)比度低且包含非神經(jīng)結(jié)構(gòu)而造成分割效率較低的問題，在 Resu-Net結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上引入多尺度殘差、注意力機(jī)制多尺度圖像輸入與多層損失函數(shù)輸出模塊，提出一種基于注意力機(jī)制的角膜神經(jīng)分割算法。多尺度殘差模塊通過在殘差模塊中加人多尺度表征信息以提高卷積層提取多尺度特征的能力，而注意力機(jī)制模塊在雙重注意力作用下，利用網(wǎng)絡(luò)對(duì)編碼器與解碼器中的目標(biāo)特征進(jìn)行權(quán)重優(yōu)化，使得在増強(qiáng)圖像目標(biāo)區(qū)域特征的同時(shí)抑制背景及噪聲區(qū)域，并采用多尺度圖像輸入與多層函數(shù)輸出模塊以監(jiān)督網(wǎng)絡(luò)中每一層的特征學(xué)習(xí)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與主流分割算法相比，該算法的分割效果更優(yōu)，且曲線下面積與敏感度分別可達(dá)到0.990和0.880

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