SERR-U-Net: Squeeze-and-Excitation Residual and Recurrent Block-Based U-Net for Automatic Vessel Segmentation in Retinal Image.

Wang, Jinke; Li, Xiang; Lv, Peiqing; Shi, Changfa

Wang, Jinke; Li, Xiang; Lv, Peiqing; Shi, Changfa.

Afiliação

Wang J; Rongcheng College, Harbin University of Science and Technology, Rongcheng 264300, China.
Li X; School of Automation, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, China.
Lv P; Rongcheng College, Harbin University of Science and Technology, Rongcheng 264300, China.
Shi C; School of Automation, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, China.

Comput Math Methods Med ; 2021: 5976097, 2021.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-34422093

Assuntos

Interpretação de Imagem Assistida por Computador/métodos; Redes Neurais de Computação; Vasos Retinianos/patologia; Algoritmos; Biologia Computacional; Bases de Dados Factuais/estatística & dados numéricos; Aprendizado Profundo; Humanos; Interpretação de Imagem Assistida por Computador/estatística & dados numéricos; Vasos Retinianos/anatomia & histologia; Retinoscopia/estatística & dados numéricos

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Vasos Retinianos / Interpretação de Imagem Assistida por Computador / Redes Neurais de Computação Idioma: En Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article

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