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OCTAMamba：一种基于状态空间模型的精密OCTA血管分割方法
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种利用一次重复OCT扫描生成OCTA图像的血管提取流程，使用VET实现。VET提取的OCTA图像质量中等，对比度更高，数据采集时间缩短到2秒。研究表明，VET能够从快速一次重复的OCT扫描中提取血管图像，有助于准确诊断。
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关键要点
- 本研究提出一种利用一次重复OCT扫描生成OCTA图像的血管提取流程。
- 该流程基于Vasculature Extraction Transformer（VET）实现，能够更好地学习图像块之间的空间关系。
- VET提取的OCTA图像质量中等，但对比度更高。
- 数据采集时间从约8秒缩短到约2秒。
- VET在处理具有挑战性的颈部和面部OCTA数据时优于SV和ED算法。
- 研究表明，VET能够从快速一次重复的OCT扫描中提取血管图像，有助于准确诊断。
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