一种基于全监督的视盘萎缩弧图像分割方法

本发明公开了一种基于全监督的视盘萎缩弧图像分割方法，具体涉及医疗设备技术领域，包括以下步骤：S1、多尺度特征提取，S2、局部‑全局特征增强，S3、自适应特征融合，S4、梯度流优化，S5、混合损失函数，S6、数据增强与泛化优化。本发明通过PVTv2编码器全局建模视盘与萎缩弧的长程依赖，结合特征增强模块的多尺度注意力与空洞卷积，显著提升视盘萎缩弧在血管交叉和模糊边界的细节分割精度，基于Mamba的解码器以线性复杂度实现跨层级特征融合，兼顾效率与结构连贯性；混合损失函数平衡权重，降低早期病灶漏检；数据增强与残差模块增强模型泛化能力，整体为病理性近视、青光眼等致盲性眼病的早期筛查提供了高精度、高效的量化分析工具。