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基于ReSE-AG-Net的青光眼视盘视杯分割方法 被引量：1
1
作者 李豪杰 郭子洋 +2 位作者 刘伟志 罗益 曹秒 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2024年第4期115-121,共7页
分割视盘视杯是诊断青光眼的主要依据,因此提出了一种基于改进U-Net网络的青光眼视盘视杯分割方法,称为ReSE-AG-Net。并将ReSE-AG-Net、U-Net、M-Net、CE-Net和CDED-Net分别在Drishti-GS1数据集和RIM-ONE-R3数据集上进行测试,对得到分... 分割视盘视杯是诊断青光眼的主要依据,因此提出了一种基于改进U-Net网络的青光眼视盘视杯分割方法,称为ReSE-AG-Net。并将ReSE-AG-Net、U-Net、M-Net、CE-Net和CDED-Net分别在Drishti-GS1数据集和RIM-ONE-R3数据集上进行测试,对得到分割后的视盘视杯的Dice系数和IoU进行对比。实验结果表明,在Drishti-GS1数据集上,分割视盘的Dice系数和IoU分别是0.989 1和0.959 0,分割视杯的Dice系数和IoU分别是0.931 0和0.871 0,在RIMONE-R3数据集上,分割视盘的Dice系数和IoU分别是0.978 9和0.958 7,分割视杯的Dice系数和IoU分别是0.863 7和0.760 1,对比U-Net模型和现有的分割模型均有一定的提升,证明了该方法的可行性。 展开更多
关键词 青光眼 视盘视杯分割 U-Net rese-ag-net
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