本研究提出了一种名为RURANET++的无监督学习方法，用于糖尿病性黄斑水肿的自动诊断。该方法结合优化的U-Net架构和SCSE注意力机制，提升了病变特征提取效果，并通过多投影头聚类算法优化聚类多样性，展现出良好的临床应用潜力。

RURANET++: An Unsupervised Learning Method for Diabetic Macular Edema Based on SCSE Attention Mechanism and Dynamic Multi-Projection Head Clustering
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