鬼影卷积自适应视网膜血管分割算法

梁礼明，周珑颂，陈 鑫，余 洁，冯新刚

鬼影卷积自适应视网膜血管分割算法

梁礼明1，周珑颂1，陈 鑫1，余 洁1，冯新刚2*

1江西理工大学电气工程与自动化学院，江西 赣州 341000；2江西理工大学应用科学学院，江西 赣州 341000

针对视网膜血管分割存在主血管轮廓模糊、微细血管断裂和视盘边界误分割等问题，提出一种鬼影卷积自适应视网膜血管分割算法。算法一是用鬼影卷积替代神经网络中普通卷积，鬼影卷积生成丰富的血管特征图，使目标特征提取充分进行。二是将生成的特征图进行自适应融合并输入至解码层分类，自适应融合能够多尺度捕获图像信息和高质量保存细节。三是在精确定位血管像素与解决图像纹理损失过程中，构建双路径注意力引导结构将网络底层特征图与高层特征图有效结合，提高血管分割准确率。同时引入Cross-Dice Loss函数来抑制正负样本不均问题，减少因血管像素占比少而引起的分割误差，在DRIVE与STARE数据集上进行实验，其准确率分别为96.56%和97.32%，敏感度分别为84.52%和83.12%，特异性分别为98.25%和98.96%，具有较好的分割效果。

视网膜血管；鬼影卷积；自适应融合模块；双路径注意力引导结构

1 引 言

视网膜血管形态结构是反映人体健康的重要指标，其图像的处理与分割对青光眼、心血管疾病和静脉阻塞等多种疾病的早期发现和治疗具有非常重要的意义[1]。然而，现实中视网膜血管分割面临着眼球末端血管呈交织状分布且轮廓模糊等难题。因此，迫切需要能够自动识别和自动分割血管结构的算法，去帮助医疗人员诊断眼底疾病。……