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MF~2ResU-Net:a multi-feature fusion deep learning architecture for retinal blood vessel segmentation

Digital Chinese Medicine 2022年第4期5卷 406-418页

作者： CUI Zhenchao SONG Shujie QI Jing School of Cyber Security and Computer Hebei UniversityBaodingHebei 071002China Machine Vision Engineering Research Center Hebei UniversityBaodingHebei 071002China

Objective For computer-aided Chinese medical diagnosis and aiming at the problem of insufficient segmentation,a novel multi-level method based on the multi-scale fusion residual neural network(MF2ResU-Net)model is *** To obtain refined features of retinal blood vessels,three cascade connected UNet networks are *** deal with the problem of difference between the parts of encoder and decoder,in MF2ResU-Net,shortcut connections are used to combine the encoder and decoder layers in the *** refine the feature of segmentation,atrous spatial pyramid pooling(ASPP)is embedded to achieve multi-scale features for the final segmentation *** The MF2ResU-Net was superior to the existing methods on the criteria of sensitivity(Sen),specificity(Spe),accuracy(ACC),and area under curve(AUC),the values of which are 0.8013 and 0.8102,0.9842 and 0.9809,0.9700 and 0.9776,and 0.9797 and 0.9837,respectively for DRIVE and CHASE *** results of experiments demonstrated the effectiveness and robustness of the model in the segmentation of complex curvature and small blood *** Based on residual connections and multi-feature fusion,the proposed method can obtain accurate segmentation of retinal blood vessels by refining the segmentation features,which can provide another diagnosis method for computer-aided Chinese medical diagnosis.

关键词： Medical image processing Atrous space pyramid pooling(ASPP) Residual neural network Multi-level model retinal vessels segmentation

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