用于视网膜血管分割的半监督深度学习框架

吕佳; 刘耀文

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用于视网膜血管分割的半监督深度学习框架

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针对目前视网膜血管分割任务中伪标签质量参差不齐,获得高质量的伪标签需要经过筛选的问题,本文提出了一种新的用于视网膜血管分割的半监督深度学习框架。该框架采用分而治之的思想来处理数据,针对有标签数据,采用传统的深度学习方法;针对无标签数据,采用Mean teacher模型,通过对比同一输入的不同形态输出,让模型学习无标签数据之间的共同特征,避免了采用伪标签技术带来的筛选过程。本文将U型网络(u-neural networks,U-Net)、Dense-Net和Ladder-Net 3个基准网络放入该框架,在DRIVE和CHASEDB1数据集上进行训练测试,均取得了较好的分割效果,表明本文框架具有提高网络区分不同阈值像素的能力。

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来源
《光电子．激光》 |2022年第11期|1207-1214|共8页
作者
吕佳; 刘耀文;
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作者单位

重庆师范大学计算机与信息科学学院;

重庆401331;

重庆国家应用数学中心;

重庆401331;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类视网膜疾病;人工智能理论;
关键词
视网膜血管分割; 半监督学习; U型网络(U-Net); Mean teacher模型; 伪标签;

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