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基于深度学习的视网膜血管分割方法综述

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视网膜血管形态对各种眼科疾病和躯体疾病的诊断具有重要意义,基于深度学习的视网膜血管分割技术近年来备受关注.为帮助研究人员快速了解基于深度学习的视网膜血管分割的研究进展,构建更先进、更鲁棒的网络分割模型,回顾了近 6年视网膜血管分割方面的学术论文,分别概述了基于全卷积神经网络架构的分割方法、基于U-Net的分割方法和基于GAN的分割方法,讨论了基于深度学习的视网膜血管分割技术的优缺点.

吴亚兰、袁野、蒋传健

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重庆对外经贸学院 重庆 401520

视网膜血管分割 深度学习 全卷积神经网络 U-Net GAN

重庆对外经贸学院科学研究重点项目

KYKJ202201

2024

信息技术与信息化
山东电子学会

信息技术与信息化

影响因子:0.29
ISSN:1672-9528
年,卷(期):2024.(7)