基于图平滑正则化器的 U-Net 用于眼底图像中小血管分割
图像与视频处理
2020-09-17 v1 机器学习
摘要
视网膜血管的检测，尤其是小血管状况的变化，是识别人体血管网络最重要的指标。现有技术主要关注大血管的形状，这并不适用于断开的、孤立的小血管。针对眼底区域低对比度的小血管，我们首次提出将基于图的平滑正则化器与 U-net 框架中的损失函数相结合。所提出的正则化器通过在图像上计算血管区域和背景区域的图拉普拉斯算子，将图像视为两个图。将所提出的基于图的平滑正则化器在重建小血管方面的潜力与带或不带正则化器的经典 U-net 进行了比较。数值与可视化结果表明，我们开发的正则化器在分割小血管和重新连接断裂的视网膜血管方面证明了其有效性。
引用
@article{arxiv.2009.07567,
title = {U-Net with Graph Based Smoothing Regularizer for Small Vessel Segmentation on Fundus Image},
author = {Lukman Hakim and Novanto Yudistira and Muthusubash Kavitha and Takio Kurita},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.07567},
year = {2020}
}