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角膜神經圖像的自動分割對于糖尿病神經病變等疾病的診斷與篩査至關重要。針對由于角膜神經圖像存在對比度低且包含非神經結構而造成分割效率較低的問題，在 Resu-Net結構基礎上引入多尺度殘差、注意力機制多尺度圖像輸入與多層損失函數輸出模塊，提出一種基于注意力機制的角膜神經分割算法。多尺度殘差模塊通過在殘差模塊中加人多尺度表征信息以提高卷積層提取多尺度特征的能力，而注意力機制模塊在雙重注意力作用下，利用網絡對編碼器與解碼器中的目標特征進行權重優化，使得在増強圖像目標區域特征的同時抑制背景及噪聲區域，并采用多尺度圖像輸入與多層函數輸出模塊以監督網絡中每一層的特征學習。實驗結果表明，與主流分割算法相比，該算法的分割效果更優，且曲線下面積與敏感度分別可達到0.990和0.880
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