【摘 要】
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针对现有算法无法精确分割细微血管末端， 且分割结果易受光学造影与病变区域影响的问题， 提出一种结合注意力和多路径U-Net的视网膜血管分割算法. 首先， 设计一个双路径U-Net， 通过纹理与结构分支提取粗和细粒度血管， 并使用语义指导模块充分融合深浅层特征; 其次， 采用一种引入注意力机制和DropBlock的残差模块来代替普通卷积模块， 改善处于复杂背景区域中血管的分割效果， 防止过拟合; 最
【机 构】
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河北工业大学人工智能与数据科学学院
【基金项目】
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河北省自然科学基金（F2021202038）.；
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针对现有算法无法精确分割细微血管末端， 且分割结果易受光学造影与病变区域影响的问题， 提出一种结合注意力和多路径U-Net的视网膜血管分割算法. 首先， 设计一个双路径U-Net， 通过纹理与结构分支提取粗和细粒度血管， 并使用语义指导模块充分融合深浅层特征; 其次， 采用一种引入注意力机制和DropBlock的残差模块来代替普通卷积模块， 改善处于复杂背景区域中血管的分割效果， 防止过拟合; 最后， 将双路径U-Net的输出图与原图传入特征细化模块进行特征提取和融合， 进一步细化血管分割结果. 在DRIVE， STARE和CHASEDB1数据集上的实验结果表明， 该算法的准确率分别为97.01%， 96.43%和97.52%; 灵敏度分别为80.31%， 84.38%和81.61%; 受试者工作特性曲线下方的面积（AUC）分别为98.67%， 98.06%和98.83%， 综合分割性能优于其他算法.
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