血管分割

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基于多尺度生成对抗网络的视网膜血管分割方法
《消费电子》2025年第4期53-55,共3页王小龙 王诗文 
针对现有视网膜血管分割方法在分割精度和细节表现上的局限性,本文提出了一种基于的视网膜血管分割方法。该方法分为两个阶段:首先,利用改进U-Net网络对视网膜图像进行粗略分割,提取出主要的血管结构;其次,采用改进的GAN模型进行精细分...
关键词：UNet 生成式对抗网络 卷积神经网络 视网膜血管分割 
跨层Transformer与多尺度自适应融合的视网膜血管分割算法
《计算机辅助设计与图形学学报》2025年第3期495-505,共11页梁礼明 阳渊 何安军 董信 吴健 
国家自然科学基金(51365017,61463018);江西省自然科学基金面上项目(20192BAB205084);江西省教育厅科学技术研究重点项目(GJJ170491,GJJ2200848);江西省研究生创新专项资金(YC2022-S676).
针对现有视网膜血管分割存在视盘误分割、主血管纹理模糊和微细分支血管断裂等问题,提出融合跨层Transformer(CLTransformer)与跨尺度注意的视网膜血管分割算法.首先设计轻量化残差编解码模块用于编码和解码器部分,实现血管纹理特征的...
关键词：视网膜血管分割 跨层Transformer 多尺度自适应融合 轻量化残差编解码 
一种结合STB和FSASC的视网膜图像血管分割新方法
《光电子.激光》2025年第3期324-336,共13页刘辉 朱正为 
国家自然科学基金(62071399);西南科技大学博士基金(17zx7159)资助项目。
视网膜血管分割是医学图像分析中一个重要而困难的任务,常规方法难以有效检测细小密集的血管结构。为了解决这一问题,本文提出了一种结合swin transformer block(STB)与全尺度注意力跳跃连接(full-scale attention skip connection,FSA...
关键词：视网膜图像 血管分割 STB 全尺度注意力跳跃连接(FSASC) 
基于深度卷积和多层尺度特征融合的冠脉造影图像血管分割
《中国生物医学工程学报》2025年第1期34-42,共9页许洋 翟楠楠 倪维臻 谭强 王金甲 
安徽省机器视觉检测与感知重点实验室开放基金(KLMVI-2023-HIT-13);智能机器人湖北省重点实验室开放基金(HBIR202208);燕山大学秦皇岛市第一医院医工交叉特色专项培育项目(2022-09)。
冠状动脉造影是诊疗冠心病等心血管疾病的一种重要手段,快速而准确的血管分割对诊疗心血管疾病具有十分重要的意义。针对现有冠状动脉造影血管分割算法对细微血管的分割能力不强、分割血管的连通性较差、抗噪声及伪影能力弱等问题,本研...
关键词：图像分割 冠脉造影图像分割 U-Net 深度卷积 多层尺度融合 
基于DSA的图像分析技术对脑血管疾病评估作用的研究进展
《中国脑血管病杂志》2025年第1期42-48,共7页宋芷若 黄抗默 朱武生 刘新峰 
江苏省卓越博士后计划(2022ZB752)。
DSA是脑血管病诊疗的关键技术。借助多种图像分析技术对原始DSA图像进行后处理分析,可以获得详细的血管结构和血流动力学信息。目前,DSA图像分析技术涵盖了基于深度学习算法的血管自动分割与特征提取、基于DSA序列的时空信息或计算机血...
关键词：血管造影术 数字减影 脑血管障碍 血流动力学 血管分割 图像融合 综述 
多方向条状卷积与金字塔双池化的视网膜血管分割
《激光与光电子学进展》2025年第2期273-282,共10页孔林锋 吴云 
贵州省科技计划(黔科合基础-ZK〔2022〕一般119);贵州大学研究生创新人才计划。
视网膜血管的自动化分割在许多眼科疾病的辅助诊断和治疗方面至关重要。针对视网膜血管分割中存在血管丢失、血管断裂和将背景误分割成血管等问题,提出一种结合多方向条状卷积与金字塔双池化的视网膜血管分割方法。首先,使用四方向条状...
关键词：视网膜血管分割 四方向条状卷积 金字塔双池化 通道-空间双注意力 
基于B-COSFIRE和相位一致性图像融合的视网膜血管分割
《激光杂志》2025年第1期75-83,共9页郑巧娥 郑楚君 黄敏雪 
国家自然科学基金(No.10504008)。
视网膜血管的形态特征在眼底相关疾病的诊断和筛查中有重要的意义,然而,由于视网膜血管尺度形状多样且对比度差异大,细小血管的检测是视网膜血管分割的难点。针对这一问题,提出了一种基于BCOSFIRE(Bar Selective Combination of Shifted...
关键词：视网膜血管分割 B-COSFIRE 相位一致性 图像融合 
CADCNet:一种改进的视网膜血管分割算法
《科学技术与工程》2025年第3期962-968,共7页岳昱超 王迎美 秦嘉川 
山东省自然科学基金面上项目(ZR2022MA027);中山大学广东省计算科学重点实验室开放基金(2021003);山东新华医疗器械股份有限公司横向课题(2D-C-20190158);山东省属普通本科高校教师访学研修项目。
目前传统的视网膜血管分割方法存在的视盘混淆引起的误分割、分割结果缺乏连续性,以及细节区域分割不精准等问题。为解决这一难题,提出了一种基于UNet的视网膜血管分割算法。该算法利用两个水平和垂直一维卷积和二维方形卷积的融合替代...
关键词：视网膜血管分割 连续膨胀卷积 深度学习 不对称卷积 UNet模型 
基于PCNN和生成对抗网络的视网膜血管分割方法
《自动化技术与应用》2025年第1期158-162,共5页罗耀 
广东省特色创新项目(2022KTSCX236)。
视网膜血管分割能为高血压、糖尿病以及青光眼等眼科疾病的确诊和治疗提供支持。利用计算机辅助技术的视网膜血管分割相比人工诊断更容易减少漏诊和误诊的机会。为提高视网膜血管分割准确率,提出基于PCNN和生成对抗网络的视网膜分割的...
关键词：血管分割 图像处理 PCNN 生成对抗网络 
融合动态损失与渐进多尺度注意力的视网膜血管分割网络
《计算机工程与应用》2024年第23期209-218,共10页李宗民 初天志 杨超智 刘玉杰 
国家重点研发计划(2019YFF0301800);国家自然科学基金(61379106)。
视网膜血管分割任务仍然存在许多挑战,例如眼底图像中生物学背景复杂、毛细血管细小且模糊以及特征难以得到充分利用。针对这些问题,提出了一种融合动态损失与渐进多尺度注意力的网络。其中渐进式特征提取策略可以在网络中逐步捕获对分...
关键词：视网膜血管分割 渐进式特征提取 多尺度通道注意力 动态损失 
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