基于残差卷积注意力网络的视网膜血管分割算法

摘要

视网膜血管的分析可用于评估和监测各种眼科疾病,具有十分重要的临床意义.针对视网膜图像血管分割中信息遗失过大、分割效果有待提高等问题,构建了一种基于残差与卷积模块的注意力机制模块(convolution-al block attention module,CBAM)混合编-解码器结构的视网膜血管分割算法,提高了细小血管分割效果.并分别在DRIVE,STARE和CHASE_DB1数据集上进行实验对比.实验结果表明,该方法取得了较好的实验效果,尤其是特异性优于其他算法.特异性分别达到0.9828、0.9884、0.9881.