基于深度学习的眼底图像血管分割方法研究

资 源 简 介

基于深度学习的眼底图像血管分割方法研究

详 情 说 明

眼底图像血管分割是医学影像分析中的重要任务，通过准确识别视网膜血管结构可辅助诊断糖尿病视网膜病变等疾病。近年来基于深度学习的方法在该领域展现出显著优势。

主流技术路径通常采用编码器-解码器架构的卷积神经网络，如U-Net及其改进模型。编码器部分通过多层卷积和下采样提取血管的层级特征，解码器则通过上采样和跳跃连接恢复空间细节。针对血管的细长拓扑特性，研究人员常在损失函数中引入交叉熵与Dice系数的组合，并采用数据增强解决样本不足问题。

当前研究热点集中在三个方向：一是设计注意力机制提升微小血管的分割精度；二是开发轻量化模型满足临床实时性需求；三是探索跨设备图像的泛化能力。最新进展显示，结合Transformer模块的混合架构在血管连续性保持方面表现突出。

该技术的临床价值在于可实现自动化的血管参数测量，包括管径、弯曲度等量化指标，为眼科疾病筛查提供客观依据。未来发展趋势将更注重小样本学习和可解释性研究。