南方医科大学学报

作者：张利云, 方智文 , 唐宇姣, 杨 丰

单位：南方医科大学生物医学工程学院//广东省医学图像处理重点实验室，广东 广州 510515

关键词：眼底图像；硬性渗出；分割；Inception模块；离散小波变换；Y-Net,

目的 为消除视盘在硬渗出物(EX)分割过程中带来的影响提出了基于区域分类引导的小波Y-Net网络的EX分割算法。方法 该网络为端到端的眼底图像EX分割网络，通过区域分类引导EX分割联合实现了视盘区域检测和EX分割，有效地降低了视盘对EX分割的干扰。为了避免因下采样操作产生信息损失而导致微小EX区域分割失效的问题，该网络进一步引入了离散小波变换（DWT）和离散小波逆变换（IDWT）取代传统的池化下采样和上采样操作。同时，采用了基于残差连接的Inception模块获取多尺度特征。所提出的算法在IDRiD、e-ophtha EX数据库上进行训练和测试，并进行像素级评估。结果 区域分类引导的小波Y-Net网络在IDRiD、e-ophtha EX数据库上分别获得0.9858、0.9938的准确率以及0.9880、0.9986的受试者工作特征曲线下面积（AUC）。结论 本文提出的方法能够有效地规避视盘的影响，保留图像细节信息，提升EX的分割效果。

来源：2021年第8期

《南方医科大学学报》期刊编辑部

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