【摘 要】
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目的糖尿病性视网膜病变(diabetic retinopathy, DR)是一种常见的致盲性视网膜疾病,需要患者在早期就能够被诊断并接受治疗,否则将会造成永久性的视力丧失。能否检测到视网膜图像中的微小病变如微血管瘤,是糖尿病性视网膜病变分级的关键。然而这些病变过于细小导致使用一般方法难以正确地辨别。为了解决这一问题,本文提出了一种基于多通道注意力选择机制的细粒度分级方法(fine-grained
【机 构】
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浙江工业大学计算机科学与技术学院,杭州 310023;浙江工业大学计算机科学与技术学院,杭州 310023;浙江省可视媒体智能处理技术研究重点实验室,杭州 310023;上海交通大学电子信息与电气工程
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目的糖尿病性视网膜病变(diabetic retinopathy, DR)是一种常见的致盲性视网膜疾病,需要患者在早期就能够被诊断并接受治疗,否则将会造成永久性的视力丧失。能否检测到视网膜图像中的微小病变如微血管瘤,是糖尿病性视网膜病变分级的关键。然而这些病变过于细小导致使用一般方法难以正确地辨别。为了解决这一问题,本文提出了一种基于多通道注意力选择机制的细粒度分级方法(fine-grained grading method based on multi-channel attention sele
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