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Disc aware Ensemble Network for Glaucoma Screening from Fundus Image.pdf

上传者: 2021-04-23 00:22:53上传 PDF文件 1.8MB 热度 7次
由于杯盘比测量方法严重依赖图像分割的准确度,并且无法深度挖掘眼底图像的视觉特征信息。为此,我们又引入深度学习技术来获取额外的图像关联信息,以此来从眼底图像本身直接实现青光眼疾病的筛查。他们提出了一种新型的基于视盘区域特征的集成深度网络(Disc-aware Ensemble Network, DENet)。在不同尺度、不同模态下,整合全局眼底图像与视盘区域图像相关信息,通过多个子网络从不同角度挖掘多层次视觉特征表达,再将多个子网络进行集成,生成最终的青光眼筛查结果。在两个青光眼数据库(SCES和SINDI数据库)上均取得了理想结果,实验结果领先于已有算法
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