基于非对称式跳跃连接的轻量化糖网病变分割算法

糖尿病患者视网膜病变(DR)是致盲的主要原因。眼底病变是DR的临床表现,因此,对其进行准确的识别对于疾病的早期筛查、分级和监测至关重要。本文提出了一种轻量化的DR病变分割算法,用于同时分割四种不同的DR眼底病变。为了充分利用编码器阶段的多尺度特征信息,在不显著增加网络参数的前提下,提出了非对称式的跳跃连接结构。为了进一步细化特征,并减少特征冗余,在上述结构中添加了注意力模块。在DDR数据集上的实验结果表明,相较于其他DR病变分割方法,本文的算法在保持最小参数量和最快速度的同时,实现了具有高度竞争力的分割性能。