Den retinal kärl tillstånd är en tillförlitlig biomarkör av flera oftalmologiska och kardiovaskulära sjukdomar, så automatisk kärl segmentering kan vara avgörande för att diagnostisera och övervaka dem. I detta dokument föreslår vi en ny metod som kombinerar den flerskaliga analys som tillhandahålls av den Stationära Vågen Transform med en flerskalig Fully Convolutional Neural Network för att hantera den varierande bredden och riktningen av kärlstrukturen i näthinnan. Vårt förslag använder rotationsoperationer som grund för en gemensam strategi för både dataförstärkning och förutsägelse, vilket gör att vi kan utforska den information som vi lärt oss under utbildningen för att förfina segmenteringen. Metoden utvärderades i tre allmänt tillgängliga databaser, med en genomsnittlig noggrannhet på 0,9576, 0,9694, och 0,9653, och en genomsnittlig area under ROC-kurvan på 0,9821, 0,9905, respektive 0,9855 på databaserna DRIVE, STARE respektive CHASE DB1. Det verkar också vara robust mot träningssetet och den inter-rater variabiliteten, som visar sin potential för verkliga tillämpningar.
REF kombinerar Stationär Wavelet Transform med Fullt konvolutionell neural nätverk nätverk för Retinal fartyg segmentering.
Retinal vessel segmentation based on Fully Convolutional Neural Networks
{'venue': 'Expert Systems with Applications Volume 112, 1 December 2018, Pages 229-242', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Mathematics']}