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申请/专利权人：上海应用技术大学
摘要：本发明公开了一种基于改进U‑Net的视网膜血管分割方法及系统，包括：收集3D眼底医学图像，利用对称的编码‑解码结构，通过卷积、池化和上采样操作对图像特征进行提取和整合；引入密集卷积层和SimAM无参数注意力机制，通过残差结构映射浅层和深层特征，增强特征重用性；通过残差结构减少梯度消失，使用SimAM注意力机制对特征图进行加权融合，提升模型特征表示能力。结合SimAM注意力机制，模型能够更加精准地关注与任务相关的重要特征，从而显著提高视网膜血管分割的精度，特别是在细小血管和复杂背景中的分割效果。SimAM无参数注意力机制通过计算特征相似性矩阵，对特征图进行加权融合，使模型能够有效减少背景噪声对血管分割的干扰。
主权项：1.一种基于改进U-Net的视网膜血管分割方法，其特征在于，包括：收集3D眼底医学图像，利用对称的编码－解码结构，通过卷积、池化和上采样操作对图像特征进行提取和整合；引入密集卷积层和SimAM无参数注意力机制，通过残差结构映射浅层和深层特征，增强特征重用性；通过残差结构减少梯度消失，使用SimAM注意力机制对特征图进行加权融合，提升模型特征表示能力。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海应用技术大学 一种基于改进U-Net的视网膜血管分割方法及系统
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