青光眼视盘视杯分割中的特征增强与类平衡优化策略
Strategies for feature enhancement and class balance optimization in glaucoma optic disc and cup segmentation
1. 五邑大学 电子与信息工程学院, 江门 529020
2. 江门市人民医院 眼科, 江门 529000
摘要
为了提升视盘和视杯分割精度，助力青光眼早期诊断，提出了一种基于U-Net架构的改进型深度可分离多尺度聚合网络(Depthwise Separable Multi-scale Aggregation Network，DSMA-Net)。首先，引入自适应可分离多尺度注意力模块，以增强特征表示能力并有效捕捉视盘和视杯的复杂结构，从而减少边界模糊现象。其次，将该网络的部分传统卷积替换为深度可分离卷积，降低计算复杂度，并提升模型效率。此外，采用改进的自适应加权Tversky损失函数，使网络聚焦于视盘和视杯像素，缓解背景像素占主导的问题，进一步提高分割精度。实验结果表明，在DRISHTI-GS、RIM-ONE-R3和ORIGA三个公开数据集上，DSMA-Net在视盘和视杯分割任务中具有显著优势，能够为青光眼早期诊断提供有力的技术支持。
基金项目
广东普通高校重点领域专项(2024ZDZX1009、2022ZDZX1033)
江门市省科技创新战略专项项目计划(江科[2023]72号)
江门市医疗卫生科技计划项目(2025YL03026)
江门市基础理论科研科技计划项目(2023JC010039)
五邑大学大学生创新创业训练计划项目(X202511349050)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.05.0224
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第2期
发布历史
[2025-11-03] 优先出版
引用本文
罗敏, 曹路, 曾军英, 等. 青光眼视盘视杯分割中的特征增强与类平衡优化策略 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (2). (2025-11-04). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.05.0224. (Luo Min, Cao Lu, Zeng Junying, et al. Strategies for feature enhancement and class balance optimization in glaucoma optic disc and cup segmentation [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (2). (2025-11-04). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.05.0224. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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