一种基于全卷积神经网络多尺度特征的眼底图像血管分割方法

摘要

一种基于全卷积神经网络多尺度特征的眼底图像血管分割方法，包括以下步骤：1)对眼底视网膜图像进行预处理；2)将预处理后的图像分割成图像块进行数据扩充；3)构建卷积神经网络模型，并利用扩充后的数据进行网络训练；4)将训练好的模型进行测试，得到分割结果。本发明通过连接一种编码和两种不同的解码结构，并采用多种跳过连接，可以克服血管图像数据集数量少、图像质量低导致的分割精度低等缺点，更加充分地融合不同深度的特征，并且有效缓解由网络深度增加导致的梯度消失问题，与传统分割方法相比，拥有更高的准确率与较高的鲁棒性。