检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:王慧鹏 WANG Huipeng(Tianjin University,Tianjin 300110)
机构地区:[1]天津大学,天津300110
出 处:《软件》2024年第5期172-176,共5页Software
摘 要:糖尿病患者视网膜病变(DR)是致盲的主要原因。眼底病变是DR的临床表现,因此,对其进行准确的识别对于疾病的早期筛查、分级和监测至关重要。本文提出了一种轻量化的DR病变分割算法,用于同时分割四种不同的DR眼底病变。为了充分利用编码器阶段的多尺度特征信息,在不显著增加网络参数的前提下,提出了非对称式的跳跃连接结构。为了进一步细化特征,并减少特征冗余,在上述结构中添加了注意力模块。在DDR数据集上的实验结果表明,相较于其他DR病变分割方法,本文的算法在保持最小参数量和最快速度的同时,实现了具有高度竞争力的分割性能。Retinopathy (DR) in diabetes is the main cause of blindness.Fundus lesions are a clinical manifestation of DR,therefore,accurate identification is crucial for early screening,grading,and monitoring of the disease.In this article,a lightweight DR lesion segmentation algorithm is proposed for simultaneously segmenting four different DR fundus lesions.In order to fully utilize the multi-scale feature information of the encoder stage,an asymmetric skip connection structure is proposed without significantly increasing network parameters.In order to further refine the features and reduce feature redundancy,attention modules have been added to the above structure.The experimental results on the DDR dataset show that compared to other DR lesion segmentation methods,our algorithm achieves highly competitive segmentation performance while maintaining the minimum number of parameters and the fastest speed.
关 键 词:深度学习 糖尿病视网膜病变 眼底病变分割 轻量化卷积神经网络
分 类 号:TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.7