![](/images/graphics-bg.png)
Efficient BFCN for Automatic Retinal Vessel Segmentation
المؤلفون المشاركون
Jiang, Yun
Liu, Wenhuan
Wang, Falin
Gao, Jing
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-09-17
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Retinal vessel segmentation has high value for the research on the diagnosis of diabetic retinopathy, hypertension, and cardiovascular and cerebrovascular diseases.
Most methods based on deep convolutional neural networks (DCNN) do not have large receptive fields or rich spatial information and cannot capture global context information of the larger areas.
Therefore, it is difficult to identify the lesion area, and the segmentation efficiency is poor.
This paper presents a butterfly fully convolutional neural network (BFCN).
First, in view of the low contrast between blood vessels and the background in retinal blood vessel images, this paper uses automatic color enhancement (ACE) technology to increase the contrast between blood vessels and the background.
Second, using the multiscale information extraction (MSIE) module in the backbone network can capture the global contextual information in a larger area to reduce the loss of feature information.
At the same time, using the transfer layer (T_Layer) can not only alleviate gradient vanishing problem and repair the information loss in the downsampling process but also obtain rich spatial information.
Finally, for the first time in the paper, the segmentation image is postprocessed, and the Laplacian sharpening method is used to improve the accuracy of vessel segmentation.
The method mentioned in this paper has been verified by the DRIVE, STARE, and CHASE datasets, with the accuracy of 0.9627, 0.9735, and 0.9688, respectively.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Jiang, Yun& Wang, Falin& Gao, Jing& Liu, Wenhuan. 2020. Efficient BFCN for Automatic Retinal Vessel Segmentation. Journal of Ophthalmology،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1189561
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Jiang, Yun…[et al.]. Efficient BFCN for Automatic Retinal Vessel Segmentation. Journal of Ophthalmology No. 2020 (2020), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1189561
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Jiang, Yun& Wang, Falin& Gao, Jing& Liu, Wenhuan. Efficient BFCN for Automatic Retinal Vessel Segmentation. Journal of Ophthalmology. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1189561
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1189561
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)