基于密集卷积和深度可分离卷积的视网膜血管分割方法

摘要

基于密集卷积和深度可分离卷积的视网膜血管分割方法。包括：对视网膜血管图原始图像进行预处理；对数据集进行数据增强；构建基于密集卷积与深度可分离卷积结合的全卷积神经网络，并使用带有权重的损失函数对训练集进行训练；测试并得到最后分割结果图。本发明是以编码‑解码的对称网络作为主干网络。加入深度可分离卷积，大大降低了模型参数量；使用了密集卷积块，将所有层在通道上连接，加强了信息的传递并有效利用了各个尺度的特征值；在图像预处理过程中，对其进行自适应伽马矫正，对不同特征区域用不同的伽马值矫正，在提升特征对比度的同时弱化背景噪声；在训练时使用带有权重的损失函数，增强待分割血管在训练时所占比重。