Resumen

Objetivo. La segmentación de imágenes de vasos sanguíneos de la retina es un paso importante en el análisis oftalmológico. Sin embargo, es difícil segmentar los vasos pequeños con precisión debido al bajo contraste y a la compleja información de los vasos sanguíneos. El objetivo de este estudio es desarrollar una estructura mejorada de segmentación de vasos sanguíneos de la retina (WA-Net) para superar estos desafíos. Métodos. Este trabajo se centra principalmente en la amplitud del aprendizaje profundo. Los canales del bloque ResNet se ampliaron para propagar más características de bajo nivel, y la vía de mapeo de identidad se adelgazó para mantener la complejidad de los parámetros. Se utilizó un módulo de pirámide espacial de atrio residual para capturar los vasos de la retina a varias escalas. Se aplicó la normalización del peso para eliminar los impactos del minilote y mejorar la precisión de la segmentación. Los experimentos se realizaron con los conjuntos de datos DRIVE y STARE. Para mostrar la generalización de WA-Net, realizamos un entrenamiento cruzado entre conjuntos de datos. Resultados. La precisión global y la especificidad dentro de los conjuntos de datos fueron del 95,66 nd 96,45 y 98,13 y 98,71%, respectivamente. La precisión y el área bajo la curva del conjunto de datos intermedios sólo divergieron en un 1%∼2 en comparación con el rendimiento del conjunto de datos interno correspondiente. Conclusión. Todos los resultados muestran que WA-Net extrae vasos sanguíneos más detallados y muestra un rendimiento superior en las tareas de segmentación de vasos sanguíneos de la retina.

• Materias:Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva Neurofisiología
• Subjects:Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience Neurophysiology
• Palabras claves:vaso sanguíneo de la retina, tarea de segmentación de vasos, información de características complejas, vaso sanguíneo detallado, generalización de era, estructura de segmentación de vasos, segmentación de imágenes de vasos, módulo de pirámide espacial, información de sangre, vía de mapeo de identidad
• Keywords:retinal blood vessel, vessel segmentation task, complex features information, detailed blood vessel, generalizability of was, vessel segmentation structure, vessel image segmentation, spatial pyramid module, information of blood, identity mapping pathway