华东师范大学学报(自然科学版)

作者：姜璐璐, 孙司琦, 邹海东, 陆丽娜, 冯瑞

关键词：眼底图像,特征融合,双视图融合,注意力机制,糖尿病视网膜病变,

基金：国家自然科学基金 (62172101); 上海市科委项目 (19DZ2250100, 20DZ1100205)

基于双视图眼底图像的诊断方法被广泛应用于糖尿病视网膜病变 (diabetic retinopathy, DR) 的筛查, 该方法可以有效地解决单视角下图像遮挡和视场受限的问题. 针对如何有效融合不同视图信息来提高DR分级准确率, 提出了一种基于注意力机制的多视角图像之间特征融合的学习方法. 针对眼底图像中病灶占比率较小的问题, 引入了自注意力机制以加强局部病灶特征的学习; 针对双视图眼底图像分类场景, 提出了一种跨视图注意力机制, 有效地利用了双视图之间的信息. 在内部数据集DFiD和公开数据集DeepDR上进行的实验, 验证了所提方法能够有效提高DR分级精度, 可用于大规模DR筛查, 辅助医生实现高效诊断.

来源：2023年第6期

《华东师范大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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