基于U-Net改进的青光眼眼底图像诊断算法

韩义波; 李霞; 邵艳玲

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基于U-Net改进的青光眼眼底图像诊断算法

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青光眼是造成不可逆性失明的主要原因之一,患病早期无明显症状,容易错失最佳治疗时间。因此,青光眼的早期诊断具有重要临床意义。杯盘比是临床上用于青光眼诊断的重要指标之一,大都由医生人工测量和计算,容易受到主观因素影响且费时费力。为解决此问题,提出了一种基于U-Net改进的眼底图像视盘视杯分割算法,采用固定卷积核数提出少量关键特征。实验表明,所提算法不仅保证了高质量的分割效果,并且具有训练时间少、参数量小、加轻量化的特点,改进后算法有助于青光眼早期筛查智能化应用的推广。

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来源
《南阳理工学院学报》 |2022年第4期|60-67|共9页
作者
韩义波; 李霞; 邵艳玲;
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作者单位

南阳理工学院南阳大数据研究院;

南阳理工学院传媒学院;

南阳理工学院计算机与软件学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
青光眼; 视盘分割; U-Net; 深度学习;

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