低尺度血管检测在视网膜血管分割中的应用

作     者：吴鑫鑫 肖志勇 刘辰 WU Xinxin;XIAO Zhiyong;LIU Chen

作者机构：江南大学物联网工程学院 

基　　金：国家自然科学基金No.61673193 江苏省自然科学基金No.BK20150160 江苏省优秀青年基金No.BK20190079~~ 

出 版 物：《计算机科学与探索》 (Journal of Frontiers of Computer Science and Technology)

年 卷 期：2020年第14卷第1期

页      码：171-180页

摘      要：视网膜图像分析成为目前诊断多种疾病非侵入的主要方式,其中血管的提取是最重要的一步。监督学习的方法在血管提取上有很好的效果,为了进一步提高检测的精度,提出了低尺度血管检测(LVD)算法。该网络除了有一个提取输入原尺度下特征的子网络外,还增加了两个低尺度下的特征提取子网络,并将低尺度下的单一输出融合原尺寸下的特征,降维后得到最后的输出结果。考虑到眼底血管结构特性,在LVD中设计了具有较深层数和较少参数的非对称固定深度子网络(ADS)。在公共的数据库DRIVE中进行测试,仅采用彩色眼底图像的绿色分量和B-COSFIRE滤波响应作为特征输入,其敏感性、特异性、准确率以及AUC指标分别为0.819 2、0.984 2、0.969 5、0.978 2,达到了先进水平。

主 题 词：视网膜血管分割 低尺度血管检测(LVD) B-COSFIRE 非对称固定深度子网络(ADS) 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

核心收录：

D　O　I：10.3778/j.issn.1673-9418.1812064

馆 藏 号：203878570...