【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉医学图像处理，具体为一种基于改进u-net的视网膜血管分割方法及系统。
技术介绍
1、随着医学图像处理技术的发展，眼科疾病的诊断和治疗也得到了显著的进步。视网膜血管分割作为眼科图像分析的关键步骤，对于评估眼底健康状况、监测疾病进展以及指导治疗方案至关重要。早期的视网膜血管分割主要依赖于人工方法，医生通过肉眼观察和手动标注完成图像分割。然而，这种方法不仅耗时费力，而且主观性强，容易受到人为因素的影响，难以保证一致性和准确性。随着计算机视觉技术的发展，基于传统图像处理算法的自动分割方法逐渐应用于视网膜血管分割中，如阈值分割、边缘检测和区域增长等技术。这些方法在一定程度上提高了分割效率，但仍然存在对噪声敏感、特征提取能力有限的问题。
2、近年来，深度学习技术的迅猛发展为医学图像处理带来了新的机遇。特别是卷积神经网络(cnn)的引入，使得视网膜血管分割的精度和效率得到了显著提升。其中，u-net模型由于其对称的编码-解码结构，能够在保持高分辨率特征的同时提取深层次的语义信息，被广泛应用于医学图像分割任务。然而，传统的u-...
【技术保护点】
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：
2.如权利要求1所述的基于改进U-Net的视网膜血管分割方法，其特征在于：所述对称的编码-解码结构包括，编码部分和解码部分；
3.如权利要求2所述的基于改进U-Net的视网膜血管分割方法，其特征在于：密集卷积层包括，每个特征提取网络的输出通过密集卷积层进行合并，合并后的输出将作为下一层的输入；
4.如权利要求3所述的基于改进U-Net的视网膜血管分割方法，其特征在于：密集卷积层还包括当前层的输出会与先前所有层的输出进行融合，形成新的输入特征，公式表示为：
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