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徐光柱; 胡松; 陈莎; 陈鹏; 周军; 雷帮军;
三峡大学计算机与信息学院 宜昌443002;
湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室 宜昌443002;
三峡大学第一临床医学院超声科 宜昌443002;
视网膜血管分割; 深度学习; 全卷积神经网络; U-net; Dense-net;
机译:用残留的U-Net链接U-Net,用于视网膜血管分割
机译:利用有效图像特征以及有监督和无监督机器学习方法相结合的视网膜血管提取
机译:基于Curvelet变换和Topat和Tophat形态相结合的视网膜血管提取
机译:使用U-net模型的基于小波的细到粗视网膜血管提取
机译:毛细管电泳评估与改进的欧洲共同体参考局(BCR)顺序提取相结合,可确定空气中颗粒物中铁,锌,铜,锰和镉的分布。
机译:使用致密U-NET具有多尺度输入的视网膜血管分割
机译:SA-UNET:视网膜血管分割的空间关注U-NET
机译:视网膜血管瘤病,超微结构研究和脂质分析。
机译:使用两阶段U-Net具有错位数据记录介质和用于执行该方法的设备的U-Net RGB映射方法
机译:基于阿尔法消光的视网膜血管提取
机译:基于阿尔法匹配的视网膜血管提取
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