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视网膜血管的分割帮助医生对眼底疾病进行诊断有着重要的意义.但现有方法对视网膜血管的分割存在着各种问题,例如对血管分割不足,抗噪声干扰能力弱,对病灶敏感等.针对现有血管分割方法的缺陷,本文提出使用条件深度卷积生成对抗网络的方法对视网膜血管进行分割.我们主要对生成器的网络结构进行了改进，在卷积层引入残差模块进行差值学习使得网络结构对输出的改变变得敏感,从而更好地对生成器的权重进行调整.为了降低参数数目...
基于深度学习和二维高斯拟合的视网膜血管管径测量方法
视网膜血管 全卷积神经网络 管径测量 二维高斯拟合
2019/2/25
糖尿病、高血压等疾病会引起视网膜血管的形状发生变化，眼底图像血管分割是疾病定量分析过程中的关键步骤，对临床疾病的分析和诊断具有指导意义。本文提出一种视网膜血管管径自动测量方法。