【摘 要】
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针对视网膜动静脉血管（A/V）自动分类方法的局限性，提出了基于注意力U-Net（AU-Net）的视网膜A/V自动分类方法。利用血管结构信息、拓扑关系及边缘信息增强视网膜A/V特征信息，在U-Net改进网络VC-Net模型中引入注意力模块，将局部与全局信息相结合，调整权重约束视网膜A/V特征，如抑制背景倾向特征并增强血管边缘及末端特征，实现视网膜A/V的精准分类。在DRIVE数据集中对本文方法性能进
【基金项目】
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吉林省教育厅科学研究项目（JJKH20200830KJ,JJKH20210887KJ）； 吉林省自然科学基金联合基金项目（YDZJ202101ZYTS147）；
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针对视网膜动静脉血管（A/V）自动分类方法的局限性，提出了基于注意力U-Net（AU-Net）的视网膜A/V自动分类方法。利用血管结构信息、拓扑关系及边缘信息增强视网膜A/V特征信息，在U-Net改进网络VC-Net模型中引入注意力模块，将局部与全局信息相结合，调整权重约束视网膜A/V特征，如抑制背景倾向特征并增强血管边缘及末端特征，实现视网膜A/V的精准分类。在DRIVE数据集中对本文方法性能进行了测试，结果表明，本文方法视网膜A/V分类精度为0.9685,F1值为0.9886，敏感度为0.9803，特异性为0.9957。由实验结果可见，与经典U-Net相比，本文方法各项性能指标均有显著提升，可供临床借鉴。
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