基于多分辨率融合深度学习网络的视网膜病变分割.pdf

"基于多分辨率融合深度学习网络的视网膜病变分割" 这篇论文提出了一种基于区域的多分辨率融合卷积神经网络，用于糖尿病视网膜病变的像素级分割。该网络通过多分辨率卷积融合模块提取图像中的底层特征，并使用网络嵌套模块检测图像中的高层特征。实验结果表明，该网络可以有效地分割眼底图像中的多种病变。 该论文的主要贡献在于： 1. 提出了基于区域的多分辨率融合卷积神经网络，用于糖尿病视网膜病变的像素级分割。 2. 提出了多分辨率卷积融合模块，用于提取图像中的底层特征。 3. 设计了网络嵌套模块，用于检测图像中的高层特征。 4. 在ISBI 2018会议竞赛提供的印度糖尿病视网膜病变图像数据集（IDRiD）上进行了实验，结果表明该网络可以有效地分割眼底图像中的多种病变。 这篇论文的主要贡献在于提出了一个基于深度学习的糖尿病视网膜病变分割算法，该算法可以对眼底图像中的多种病变进行像素级分割。该算法的提出可以帮助医生更好地诊断和治疗糖尿病视网膜病变。 在这篇论文中，作者首先介绍了糖尿病视网膜病变的相关背景知识，然后介绍了基于深度学习的糖尿病视网膜病变分割算法的提出。接着，作者介绍了实验数据和实验结果，最后总结了论文的主要贡献和结论。 在糖尿病视网膜病变的诊断和治疗中，医生需要对眼底图像中的病变进行检测和分割。但是，目前临床上采用的手动分割方法消耗了医生的大量时间和精力。因此，提出了一种智能算法来辅助医生进行异常区域的标注。 近年来，在眼底图像异常区域检测和分割领域已有大量工作。然而主要集中于血管的分割工作，而在病变区域分割方面仍不成熟。早期工作基于图像中异常区域的边缘、纹理等特征，采用边缘检测、纹理分类和形态学等操作来实现异常区域的分割。 在这篇论文中，作者提出了一种基于区域的多分辨率融合卷积神经网络，用于糖尿病视网膜病变的像素级分割。该网络可以对眼底图像中的多种病变进行分割，并且可以帮助医生更好地诊断和治疗糖尿病视网膜病变。 这篇论文提出了一种基于深度学习的糖尿病视网膜病变分割算法，该算法可以对眼底图像中的多种病变进行像素级分割，并且可以帮助医生更好地诊断和治疗糖尿病视网膜病变。