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生物医学工程学杂志 2023年第5期40卷 920-927页

作者：蓝子俊谢珺郭燕张喆孙彬太原理工大学电子信息与光学工程学院山西晋中030600 北京中医药大学第三附属医院北京100029 太原理工大学电气与动力工程学院太原030024

青光眼是致盲性眼病之一,视杯盘比是筛查青光眼的主要依据,因此准确分割视杯盘具有重要意义。本文提出一种基于线性化注意力和双重注意力的视杯盘分割模型。首先,根据视盘特性定位裁剪感兴趣区域。其次,引入线性化注意力的残差网络-34(R... 详细信息

青光眼是致盲性眼病之一,视杯盘比是筛查青光眼的主要依据,因此准确分割视杯盘具有重要意义。本文提出一种基于线性化注意力和双重注意力的视杯盘分割模型。首先,根据视盘特性定位裁剪感兴趣区域。其次,引入线性化注意力的残差网络-34(ResNet-34)作为特征提取网络。最后,通过线性化注意力的输出特征生成通道和空间双重注意力权重,用于校准解码器输出特征获取视杯盘分割图像。实验结果表明,所提模型在视神经头分割的视网膜图像(DRISHTI-GS)数据集中,视盘、视杯交并比分别为0.962 3、0.856 4;用于视神经评估的开放式视网膜图像-V3(RIM-ONE-V3)数据集中,视盘、视杯交并比分别为0.956 3、0.784 4。所提模型优于对比算法,在青光眼的早期筛查中具有一定的医学价值。此外,本文利用知识蒸馏技术生成两种规模更小的模型,有利于将模型应用于嵌入式设备。

关键词：青光眼视杯盘分割线性化注意力双重注意力知识蒸馏

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一种用于青光眼视杯盘分割的改进U-Net算法

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软件导刊 2021年第9期20卷 223-227页

作者：柴家星李峰席千千肖泽华严磊王宇光上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 上海理工大学机械工程学院上海200093

青光眼已成为全球致盲的主要原因之一。通常,眼科医生利用彩色眼底图像对患者的视神经头(ONH)区域进行评估以诊断青光眼。然而,作为ONH评估重要指标之一的杯盘比(CDR)大都由医生进行人工测量和计算,耗时、费力且带有一定的主观性。为此... 详细信息

青光眼已成为全球致盲的主要原因之一。通常,眼科医生利用彩色眼底图像对患者的视神经头(ONH)区域进行评估以诊断青光眼。然而,作为ONH评估重要指标之一的杯盘比(CDR)大都由医生进行人工测量和计算,耗时、费力且带有一定的主观性。为此,提出一种基于改进U-Net的青光眼视杯盘分割算法,在U-Net的编码部分采用ResNet50的映射叠加方式,有效提取图像深层信息。结果表明,所设计模型在公开的DRIONSDB、RIM-ONE和DRISHTI-GS数据集上分别获得AUC值为0.982、0.962和0.989;针对视盘区域分割,IOU分别为0.93、0.94和0.93,Dice系数分别为0.96、0.97和0.97;在RIM-ONE和DRISHTI-GS数据集上,针对视杯区域分割,IOU分别为0.845与0.93,Dice系数分别为0.923与0.967。与眼科医生分割结果相比,其标准误差小于0.16,验证了该算法的优越性能。

关键词：青光眼视杯盘分割 U-Net算法深度学习

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