基于神经网络的眼底微动脉瘤图像自动分割方法、装置及系统

本发明提出了一种基于神经网络的眼底微动脉瘤图像自动分割方法、装置及系统，提出了一种新的神经网络结构，Tuned‑PSP‑UNet，用于微动脉瘤分割。具体而言，建议在Tuned‑UNet架构中的跳跃连接上使用修改的PSP模块，并加入NAM注意力机制。使用组合损失函数来训练网络。结果表明，所提出的模型能够实现微动脉瘤分割。Tuned‑PSP‑UNet的性能优于其他模型，包括基线U‑Net。此外，通过对比实验，以了解损失函数和预处理对网络分割性能的影响。还全面评估了在所提出的体系结构中调整PSP模块的性能影响。最后，将所提出的模型与文献中的突出架构进行对比，已验证模型的分割性能。