文件名称:
Disc-aware Ensemble Network for Glaucoma Screening from Fundus Image.pdf
开发工具:
文件大小: 1mb
下载次数: 0
上传时间: 2019-06-08
详细说明： 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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