【摘 要】
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青光眼是当前世界范围内致盲的主要病因之一,其发病过程没有明显的特征。视杯盘比是青光眼诊断中最主要的评估指标之一,这使得视杯视盘的分割成为了目前青光眼诊断的关键。已有的视杯视盘分割方法大多基于手工提取的特征,低效且精度不高。提出一种名为MAR2U-net的深度神经网络架构用于青光眼视杯视盘的联合分割。它是基于Attention U-net的一种改进架构,通过在Attention U-net的基础之上
【机 构】
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中国科学技术大学计算机科学与技术学院
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青光眼是当前世界范围内致盲的主要病因之一,其发病过程没有明显的特征。视杯盘比是青光眼诊断中最主要的评估指标之一,这使得视杯视盘的分割成为了目前青光眼诊断的关键。已有的视杯视盘分割方法大多基于手工提取的特征,低效且精度不高。提出一种名为MAR2U-net的深度神经网络架构用于青光眼视杯视盘的联合分割。它是基于Attention U-net的一种改进架构,通过在Attention U-net的基础之上引入递归残差卷积模块来提取更加深层次的特征,并结合多尺度的输入和多标签的Focal Tversky损失函
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