通过对抗性攻击实现糖尿病眼病基金图像中的病变语义分割的多风格转换

 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究解决了糖尿病视网膜病变诊断中基金图像所面临的标注样式标准化缺乏的问题。通过引入对抗性风格转换的方法，模型能够根据输入自发地修改其分割样式，从而实现不同标注风格之间的转换。该方法显示出在数据集结合方面的显著定量和定性成果，为提高模型泛化能力和视网膜病变诊断提供了新的思路。

研究通过眼底图像进行视网膜血管分割，评估五个模型在 FIVES 数据集上的表现。结果表明，U-Net 等基本架构在数据充足时效果良好，图像质量是关键因素。高质量数据集结合标准架构优于复杂架构在低质量数据集上的表现，为临床模型选择提供参考。

FIVES 数据集 U-Net 图像质量 眼底图像 视网膜血管分割
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