多光谱视网膜成像动静脉自动分割方法

来源：电子测量技术杂志2023年第10期北京时间：

作者：杨昆，杨月婷，路宇飞，金梓，周传清

单位：1.河北大学质量技术监督学院 保定 071002; 2.上海健康医学院医疗器械学院 上海 201318; 3.北京大学深圳研究生院 深圳 518055; 4.温州医科大学附属眼视光医院 温州 325027

摘要：为了解决手动标记动静脉耗时耗力的问题，开发了一种基于ResNet_UNet网络模型的计算机自动分割视网膜动静脉算法。首先，使用多光谱视网膜成像系统采集视网膜图像并制作数据集，其包含206张548 nm光谱的视网膜图像及其像素级标记的动静脉图像；然后，优化ResNet_UNet网络模型中的多尺度特征提取模块和损失函数模块，并增加了通道注意力机制和后期处理方法来提高动静脉自动分类的准确性；最后，在数据集中随机抽取165张作为训练集，41张作为测试集进行了测试。实验表明，本研究所建立的深度学习模型能自动准确分割视网膜图像中的动静脉，准确率可达9850%。

关键词：深度学习;动静脉分割;注意力机制;多光谱成像系统

基金资助：国家自然科学基金（61875123）、广东省基础与应用基础研究基金（2021A1515110747）、深圳市科学技术项目（1210318663）、河北大学多学科交叉研究项目（DXK201914）、河北大学校长科研基金（XZJJ201914）、河北省大学生科技创新能力培育专项（22E50041D）资助