一种基于改进U-net网络的视网膜血管分割方法  

作　　者：戴佳雄 易胜秋[1] 曾志高[1] 袁鑫攀[1] 朱文球[1] 朱艳辉[1] 

机构地区：[1]湖南工业大学

出　　处：《中国科技信息》2024年第10期121-123,共3页China Science and Technology Information

基　　金：科技创新2030——“新一代人工智能”重大项目(2018AAA0100400);湖南省自然科学基金(2022JJ50051,2021JJ50058,2020JJ6088,2022JJ30231);湖南省教育厅项目(21A0350,21C0439,22B0559)。

摘　　要：本文针对U-net网络在小样本数据集上分割效果不佳的问题,提出改进U-net网络的解决方案。在视网膜血管分割领域起到提升分割效果的作用。视网膜血管特征的变化是心血管疾病和中风等严重疾病的先兆。因此,对视网膜血管特征的分析可以帮助检测这些变化,并让患者在疾病仍处于早期阶段时采取行动。传统的人工视网膜血管分割方法耗时耗力,且对操作人员技术要求较高。因此,视网膜血管分割的自动化是近年来研究的热点。

关 键 词：视网膜血管 小样本数据 操作人员技术 心血管疾病 分割效果 早期阶段 自动化 解决方案 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] R774.1[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]