基于机器学习对眼底图像视网膜血管分割方法

眼底图像血管分割对于分析糖尿病视网膜病变具有重要意义。本文分析了U-net1]的网络结构,搭建了U-net网络模型,实现了基于卷积神经网络的眼底图像血管分割。在DRIVE数据库上的实验结果表明,DRIVE眼底图像数据库细小血管多而杂,依靠人眼分割极其困难,但U-net在对眼底图像血管分割上的特异性、灵敏度、准确率、处理速度等方面明显优于传统的眼底图像血管分割方法。