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本发明提出了一种基于改进U‑Net网络的视网膜血管分割方法。通过对彩色眼底图像进行图像增强，提高图像中血管与背景之间的对比度，同时扩增训练数据集。以U‑Net编码器‑解码器结构为基本分割框架，设计密集卷积块和CDBR层结构代替传统卷积块，实现了多尺度特征信息的学习，提高模型的特征提取能力。同时，在模型跳跃连接处引入注意力机制，使模型重新分配权重，调整特征通道的重要程度，抑制噪声同时解决解码器端上采样过程中的血管信息丢失问题，基于以上技术构建GAB‑D2BUNet网络模型。本发明采用国际公开的视网
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114881962 A
(43)申请公布日 2022.08.09
(21)申请号 202210477599.2
(22)申请日 2022.04.28
(71)申请人 桂林理工大学
地址 541004
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