对视网膜血管形态特征的分析有助于视网膜相关疾病的诊断。为了能够更准确地分割出视网膜血管,提出一种基于双流网络的分割视网膜血管的方法。首先用具有编码器-解码器结构的卷积神经网络分别对整个血管和细血管进行分割;再将所得到的两个预测图进行融合,对融合后的图像去除伪影和噪声,得到最终的血管分割图。由于单独对细血管进行了分割,因此所提方法可以更有效地分割出一些难以识别的视网膜血管边缘和低对比度区域的细血管像素。实验结果表明,所提方法在DRIVE、STARE和CHASE_DB1三个数据库上的灵敏度分别达到0.8062、0.8308和0.8135,在性能上比其他方法更优。
标题中的“基于双流网络的视网膜血管分割方法”是指一种利用深度学习技术，特别是双流网络架构，来精确分割视网膜图像中的血管网络的技术。这种方法旨在提高视网膜血管分割的准确性，这对于诊断视网膜疾病，如糖尿病视网膜病变等，具有重要意义。
视网膜血管的形态分析是医学影像处理的重要组成部分，因为它们的变化往往预示着多种眼部疾病的早期迹象。传统的手动分析方法效率低且易受主观因素影响，而基于双流网络的分割方法则利用了深度学习的强大能力，自动学习和理解血管的复杂结构。
该方法的具体实现包括两个主要步骤：采用具有编码器-解码器结构的卷积神经网络（CNN）分别处理整个血管和细小血管的分割。编码器-解码器结构是深度学习中用于图像分割的常见模型，它能捕获图像的全局上下文信息，并恢复细节信息，对细小血管的分割尤其有利。将两个预测图融合，通过进一步处理去除噪声和伪影，以得到更纯净的血管分割结果。这种方法的优势在于，它能够更有效地识别那些通常难以分辨的细血管和低对比度区域的血管像素。
实验结果显示，该方法在DRIVE、STARE和CHASE_DB1三个公开的视网膜血管分割数据集上，其灵敏度分别达到了0.8062、0.8308和0.8135，这些数值反映了分割的准确程度，表明了该方法在性能上的优越性，优于其他已知的方法。
关键词涵盖了图像处理、视网膜、双流网络、血管分割以及卷积神经网络等领域，表明这个研究是多学科交叉的成果，结合了计算机视觉、医学影像分析和深度学习的最新进展。这种方法的应用不仅有助于临床医生更准确地识别和诊断视网膜疾病，也为未来的医学影像处理技术发展提供了新的思路和工具。
