An improved supervised and attention mechanism-based U-Net algorithm for retinal vessel segmentation

计算机科学 分割 解码方法 背景(考古学) 人工智能 模式识别(心理学) 机制(生物学) 编码(内存) 算法 生物 认识论 哲学 古生物学
作者
Zhendi Ma,Xiaobo Li
出处
期刊:Computers in Biology and Medicine [Elsevier BV]
卷期号:168: 107770-107770 被引量:8
标识
DOI:10.1016/j.compbiomed.2023.107770
摘要

The segmentation results of retinal blood vessels are crucial for automatically diagnosing ophthalmic diseases such as diabetic retinopathy, hypertension, cardiovascular and cerebrovascular diseases. To improve the accuracy of vessel segmentation and better extract information about small vessels and edges, we introduce the U-Net algorithm with a supervised attention mechanism for retinal vessel segmentation. We achieve this by introducing a decoder fusion module (DFM) in the encoding part, effectively combining different convolutional blocks to extract features comprehensively. Additionally, in the decoding part of U-Net, we propose the context squeeze and excitation (CSE) decoding module to enhance important contextual feature information and the detection of tiny blood vessels. For the final output, we introduce the supervised fusion mechanism (SFM), which combines multiple branches from shallow to deep layers, effectively fusing multi-scale features and capturing information from different levels, fully integrating low-level and high-level features to improve segmentation performance. Our experimental results on the public datasets of DRIVE, STARE, and CHASED_B1 demonstrate the excellent performance of our proposed network.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
笨笨小刺猬完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
科研小达人完成签到,获得积分10
4秒前
追寻凌青完成签到,获得积分10
6秒前
渡劫完成签到,获得积分10
7秒前
丫丫完成签到 ,获得积分10
7秒前
lxy发布了新的文献求助10
8秒前
bono完成签到 ,获得积分10
11秒前
DentistRui完成签到,获得积分10
11秒前
13秒前
laber应助忧伤的步美采纳,获得50
16秒前
淡淡月饼发布了新的文献求助20
17秒前
茶茶应助虞无声采纳,获得50
17秒前
大橙子发布了新的文献求助10
19秒前
wangnn完成签到,获得积分10
20秒前
xzz完成签到,获得积分10
22秒前
阿绿发布了新的文献求助10
26秒前
27秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
27秒前
manman完成签到 ,获得积分20
30秒前
太清完成签到,获得积分10
34秒前
山雀完成签到,获得积分10
36秒前
伊一完成签到,获得积分10
38秒前
哭泣笑柳发布了新的文献求助10
44秒前
琳琅发布了新的文献求助10
49秒前
xue完成签到 ,获得积分10
50秒前
liars完成签到 ,获得积分10
50秒前
搞怪人雄完成签到,获得积分10
53秒前
落后的夜阑完成签到,获得积分10
53秒前
大橙子发布了新的文献求助10
56秒前
彪行天下完成签到,获得积分10
1分钟前
danli完成签到 ,获得积分10
1分钟前
guangyu完成签到,获得积分10
1分钟前
学术老6完成签到,获得积分10
1分钟前
c123完成签到 ,获得积分10
1分钟前
恐怖稽器人完成签到,获得积分10
1分钟前
WXR完成签到,获得积分10
1分钟前
科研小白完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
可爱丸子完成签到,获得积分10
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038157
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575869
关于积分的说明 11373842
捐赠科研通 3305650
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022