一种基于改进U-Net模型的眼底图像血管分割方法

本发明公开了一种基于改进U‑Net模型的眼底图像血管分割方法，涉及图像处理和深度学习领域，包括以下步骤：步骤1、对眼底图像数据集中的原始训练集进行预处理和数据增强，并将增强后的眼底图像数据集划分为增强训练集和增强验证集；眼底图像数据集还包括原始测试集；步骤2、在原始U‑Net模型的基础卷积模块上构建改进U‑Net模型；步骤3、将增强训练集输入改进U‑Net模型进行训练；步骤4、用增强验证集对步骤3训练的改进U‑Net模型进行验证，进行模型参数的调整和重新训练，并确定最终的改进U‑Net模型；步骤5、用原始测试集对最终的改进U‑Net模型进行测试，并统计评价指标。