【摘 要】
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针对视网膜血管结构复杂，对比度较低及边界模糊等问题，构建了一种改进的Unet模型来自动分割视网膜血管。该算法在Unet基础上引入了选择性内核和注意力机制，通过增加多重感受野得到目标多维度的特征信息，并将注意力集中在最有效的特征中，从而提升网络分割血管的性能。利用网上公开的DRIVE和STARE两个常用眼底图像数据集训练和评估该模型，得到骰子系数、精确度、特异性、灵敏度和准确率分别为86.49%、8
【机 构】
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佛山科学技术学院物理与光电工程学院
【出 处】
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佛山科学技术学院学报(自然科学版)
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61805038,62075042,61771139）； 粤港澳智能微纳光电技术联合实验室研究基金资助项目（2020B1212030010）；
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针对视网膜血管结构复杂，对比度较低及边界模糊等问题，构建了一种改进的Unet模型来自动分割视网膜血管。该算法在Unet基础上引入了选择性内核和注意力机制，通过增加多重感受野得到目标多维度的特征信息，并将注意力集中在最有效的特征中，从而提升网络分割血管的性能。利用网上公开的DRIVE和STARE两个常用眼底图像数据集训练和评估该模型，得到骰子系数、精确度、特异性、灵敏度和准确率分别为86.49%、88.65%、98.82%、84.5%和97.46%。实验结果表明，该算法能有效地分割视网膜血管，获得血管的形态和结构信息，对于诊断和治疗眼底相关疾病具有重要意义。
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