用于视网膜血管分割的双流精细处理网络
计算机视觉与模式识别
2020-01-17 v1 图像与视频处理
摘要
眼底血管分割是眼科学中的一项关键诊断能力，且这一基本任务仍存在多种挑战。早期方法表明，由于不同厚度水平的血管像素不均衡，往往难以在细血管与边界区域获得理想的分割性能。本文中，我们提出一种新颖的双流精细处理网络 (MP-Net) 来解决此问题。为更多关注细血管与边界区域，我们首先提出一种高效的分层模型，自动将真值掩码按不同厚度级别分层。随后引入一种新颖的双流对抗网络，利用分层结果结合平衡损失函数与集成操作以实现更好性能，尤其在细血管与边界区域检测方面。我们的模型被证明在 DRIVE、STARE 与 CHASE_DB1 数据集上优于 SOTA 方法。
引用
@article{arxiv.2001.05829,
title = {A Two-Stream Meticulous Processing Network for Retinal Vessel Segmentation},
author = {Shaoming Zheng and Tianyang Zhang and Jiawei Zhuang and Hao Wang and Jiang Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.05829},
year = {2020}
}