摘要：眼底圖像血管分割問題是眼科及其他相關(guān)疾病計算機(jī)輔助診斷的基礎(chǔ)。通過分割和分析眼底圖像中的血管結(jié)構(gòu),可以對糖尿病視網(wǎng)膜病變、高血壓和動脈硬化等疾病進(jìn)行早期診斷和監(jiān)測。針對目前已有血管分割算法存在準(zhǔn)確率不高和靈敏度較低的問題,基于深度學(xué)習(xí)基本理論,提出一種改進(jìn)U型網(wǎng)絡(luò)的眼底圖像血管分割算法。首先,通過減少傳統(tǒng)U型網(wǎng)絡(luò)下采樣和上采樣操作次數(shù),解決眼底圖像數(shù)據(jù)較少的問題;其次,通過將傳統(tǒng)卷積層串行連接方式改為殘差映射相疊加的方式,提高特征的使用效率;最后,在卷積層之間加入批量歸一化和PReLU激活函數(shù)對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化,使網(wǎng)絡(luò)性能得到進(jìn)一步的提升。在DRIVE和CHASE_DB1這兩個公開的眼底數(shù)據(jù)庫上進(jìn)行實(shí)驗,每個數(shù)據(jù)庫隨機(jī)抽取160 000個圖像塊送入改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練和測試,可以得到該算法在兩個數(shù)據(jù)庫上的靈敏度、準(zhǔn)確率和AUC(ROC曲線下的面積)值,相比已有算法的最好結(jié)果平均分別提高2.47%、0.21%和0.35%。所提出的算法可改善眼底圖像細(xì)小血管分割準(zhǔn)確率不高及靈敏度較低的問題,能夠較好地分割出低對比度的微細(xì)血管。