BCR-UNet: Bi-directional ConvLSTM residual U-Net for retinal blood vessel segmentation.

Yi, Yugen; Guo, Changlu; Hu, Yangtao; Zhou, Wei; Wang, Wenle

Yi, Yugen; Guo, Changlu; Hu, Yangtao; Zhou, Wei; Wang, Wenle.

Afiliación

Yi Y; School of Software, Jiangxi Normal University, Nanchang, China.
Guo C; Yichun Economic and Technological Development Zone, Yichun, China.
Hu Y; The 908th Hospital of Chinese People's Liberation Army Joint Logistic Support Force, Nanchang, China.
Zhou W; College of Computer Science, Shenyang Aerospace University, Shenyang, China.
Wang W; School of Software, Jiangxi Normal University, Nanchang, China.

Front Public Health ; 10: 1056226, 2022.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-36483248

Asunto(s)

Retraso en el Despertar Posanestésico; Médicos; Humanos; Vasos Retinianos/diagnóstico por imagen

Palabras clave

Bi-directional ConvLSTM; U-Net; residual convolution; retinal blood vessels; segmentation

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Médicos / Retraso en el Despertar Posanestésico Tipo de estudio: Qualitative_research Límite: Humans Idioma: En Revista: Front Public Health Año: 2022 Tipo del documento: Article País de afiliación: China Pais de publicación: Suiza

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