基于ADEU-Net分割网络的瞳孔精确分割方法

来源：计算机工程与应用杂志2023年第2期北京时间：

作者：张贺童, 姚康, 裴融浩, 丁上上, 付威威

单位：1.中国科学技术大学 生物医学工程学院（苏州），生命科学与医学部，江苏 苏州 215000；2.中国科学院 苏州生物医学工程技术研究所，江苏 苏州 215000

摘要：当前通过图像处理的方法来进行瞳孔分割，导致鲁棒性不高、分割精度低以及运算量大无法满足实时性要求的问题，为此提出一种基于深度学习的人眼瞳孔精确分割方法。该方法采用基于ADEU-Net的快速人眼语义分割网络来获取瞳孔区域，实现对瞳孔的精准分割；该网络创新性地提出膨胀卷积与普通卷积双线并行的方式，在扩大感受野的同时可提升局部精细化能力，并且引入了注意力机制，以充分提取语义特征。实验结果表明，该瞳孔分割方法通过端到端学习，PA相对于U-Net、传统图像处理算法分别提高了5、35个百分点；均交并比MIoU达到94%，明显高于U-Net、传统图像处理算法90%和57%，同时保证了83?frame/s的高分割速度。

关键词：深度学习,ADEU-Net,瞳孔分割,语义分割,注意力机制,膨胀卷积