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現(xiàn)有的端到端青光眼篩査模型往往忽略細(xì)微病變區(qū)域而導(dǎo)致過擬合冋題，并且其可解釋性區(qū)域尚不明確針對上述問題，提出一種語義特征圖引導(dǎo)的青光眼篩查方法。利用基于 Mobilenet v2作為特征提取網(wǎng)絡(luò)的 Deeplal3+分割模型進(jìn)行視盤區(qū)域的分割定位、并且根據(jù)定位結(jié)果提取用于青光眼篩查的重點(diǎn)感興趣區(qū)域，再通過設(shè)計(jì)注意力模塊將其嵌λGG分類網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)青光眼的準(zhǔn)確篩査。注意力模塊利用語義特征圖融合淺層特征綜合生成注意力圖，通過強(qiáng)化特征分類相關(guān)區(qū)域而抑制非相關(guān)區(qū)域、達(dá)到增強(qiáng)模型分類魯棒性的目的。所提方法基于 lag database數(shù)據(jù)集測試的敏感性、特異性以及AUC分別為0.970.0.983和0.996.優(yōu)于已有方法，且通過可視化注意力激活熱圖得到的模型決策關(guān)注區(qū)域更為精細(xì)、能夠獲得與醫(yī)生診斷參考區(qū)域相一致的結(jié)果。
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