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視網(wǎng)膜血管的結構信息對眼科疾病的診斷具有重要的指導意義，對視網(wǎng)膜血管圖像進行髙效正確的分割成為臨床的迫切需求。傳統(tǒng)的人工分割方法耗時較長且易受個人主觀因素的影響，分割質(zhì)量不高。為此，提出種基于密集注意力網(wǎng)絡的圖像自動分割算法。將編碼器-解碼器全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎結構與密集連接網(wǎng)絡相結合，以充分提取每一層的特征，在網(wǎng)絡的解碼器端引入注意力門模圢?對不必要的特征進行抑制，提高視網(wǎng)膜血管圖像的分割精度。在 DRIVE和 STARE眼底圖像數(shù)據(jù)集上的實明，與其他基于深度學習的算法相比，該算法的敏感性、特異性、準確率和AUC值均較高，分割效果較好。
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