Resumen

Los vasos sanguíneos de la retina son los únicos microvasos profundos en el sistema circulatorio que pueden observarse directa y no invasivamente, brindándonos un medio para observar patologías vasculares. Enfermedades cardiovasculares y cerebrovasculares, como el glaucoma y la diabetes, pueden causar cambios estructurales en la red microvascular de la retina. Por lo tanto, el estudio de métodos efectivos de segmentación de vasos retinianos es de gran importancia para el diagnóstico temprano de enfermedades cardiovasculares y los resultados cuantitativos de las redes vasculares. Este artículo propone un método automático de segmentación de vasos retinianos basado en una red U-Net mejorada. En primer lugar, los parches de imagen se rotan para amplificar los datos de la imagen, y luego, la imagen de fondo RGB se preprocesa mediante normalización. En segundo lugar, después de que se construye el modelo U-Net mejorado con 23 capas convolucionales, 4 capas de pooling, 4 capas de ups

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Vasos sanguíneos de la retina; Enfermedades cardiovasculares; Enfermedades cerebrovasculares; Métodos de segmentación de vasos retinianos; Red U-Net; Patologías vasculares
• Keywords:Retinal blood vessels; Cardiovascular diseases; Cerebrovascular diseases; Retinal vessel segmentation methods; U-Net network; Vascular pathologies