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基于高分辨率网络的视杯和视盘的联合分割
计算机科学与技术 | 更新时间：2025-05-26

    • 基于高分辨率网络的视杯和视盘的联合分割

    • Joint segmentation of optic cup and disc based on high resolution network

    • “在青光眼诊断领域，MS-HRNET深度学习架构通过联合分割视杯和视盘，有效提高了杯盘比测量的精度，为青光眼诊断提供新方案。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2023年53卷第8期 页码：2350-2357
    • 作者机构：

      1.吉林大学 计算机科学与技术学院，长春 130012

      2.吉林大学 符号计算与知识工程教育部重点实验室，长春 130012

    • 作者简介：

      郭晓新（1974-），男，教授，博士.研究方向：计算机图形学，医学影像学，计算机视觉.E-mail：guoxx@jlu.edu.cn

    • 基金信息：
      国家自然科学基金项目(82071995);吉林省科技发展计划项目(20200401077GX;20200201292JC)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20211082    

      中图分类号： TP391.4

    • 收稿：2021-10-22，

      纸质出版：2023-08-01

    移动端阅览

  • 郭晓新,李佳慧,张宝亮.基于高分辨率网络的视杯和视盘的联合分割[J].吉林大学学报（工学版）,2023,53(08):2350-2357. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20211082.

    GUO Xiao-xin,LI Jia-hui,ZHANG Bao-liang.Joint segmentation of optic cup and disc based on high resolution network[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2023,53(08):2350-2357. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20211082.

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