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摘要
医学图像分割在应用的时候对精度有着苛刻的要求,传统算法对于像素级别的图像分割任务来说效果不佳,针对视网膜眼底图像中渗出液的特征复杂程度高,提出了三种改进的U-Net模型来避免分割效率低、分割精度不足的问题。首先改进经典的U-Net模型,训练了一个基础模型作对比,同时为了防止过拟合、梯度弥散等问题,将残差网络与密集网络的卷积结构作为特征提取器引入U-Net模型中,新的ResU-Net和DenseU-Net模型结合了两者优势,提高了网络的泛化能力。实验在Kaggle数据集上进行交叉验证,发现ResU-Net模型的灵敏度(SE)最高,达到了85.0%,DenseU-Net模型的特异性(SP)、准确度(AC)最高,分别达到了99.5%、99.2%。本文所设计的三种改进U-Net模型在渗出液分割中,DenseU-Net模型综合了密集网络模型和U-Net模型各自的优点,取得了最好的分割效果,其AUC值为0.9905。
