【摘 要】
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深度卷积神经网络（DCNN）在自然图像分类和分割问题中具有优越的性能。眼底视网膜血管作为可无创直接观察到的血管，对其结构的分析是眼科病变诊断的重要依据之一。如毛细血管增生
【基金项目】
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成都信息工程大学科研基金(KYTZ201608)
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深度卷积神经网络（DCNN）在自然图像分类和分割问题中具有优越的性能。眼底视网膜血管作为可无创直接观察到的血管，对其结构的分析是眼科病变诊断的重要依据之一。如毛细血管增生等变化为糖尿病等眼科疾病的诊断提供了重要的指导意义。因此，如何正确高效地分割视网膜血管成为一种临床需求。在不使用任何前后期处理的条件下，提出一种基于Densely Connect深度卷积神经网络的自动视网膜血管分割方法。方法通过使用稠密连接（Densely connect），批规范化（Batch Normalization）等技术构建一种
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