基于PCNN和生成对抗网络的视网膜血管分割方法

自动化技术与应用 ›› 2025, Vol. 44 ›› Issue (01) : 158 -162.

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自动化技术与应用 ›› 2025, Vol. 44 ›› Issue (01) : 158 -162. DOI: 10.20033/j.1003-7241.(2025)01-0158-05

基于PCNN和生成对抗网络的视网膜血管分割方法

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摘要

视网膜血管分割能为高血压、糖尿病以及青光眼等眼科疾病的确诊和治疗提供支持。利用计算机辅助技术的视网膜血管分割相比人工诊断更容易减少漏诊和误诊的机会。为提高视网膜血管分割准确率,提出基于PCNN和生成对抗网络的视网膜分割的方法。将PCNN和生成对抗网络相结合,将生成对抗网络中的判别器嵌入PCNN为主体的循环结构中。生成对抗网络的博弈竞争机制赋予判别器不断自我升级的动力和活力,而不断改进的判别器为PCNN提供了分割的标准。最后对提出的方法进行定性和定量的分析,实验结果表明其在视网膜血管分割方面具有比较好的表现。

关键词

血管分割 / 图像处理 / PCNN / 生成对抗网络

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基于PCNN和生成对抗网络的视网膜血管分割方法[J]. 自动化技术与应用, 2025, 44(01): 158-162 DOI:10.20033/j.1003-7241.(2025)01-0158-05

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