تقسيم وأبعاد الأوعية الدموية الشبكية المعتمدة على التعلم العميق باستخدام شبكة عصبية هجينة ذات انتباه متقاطع

تلعب الأوعية الدموية الشبكية دورًا حيويًا كعلامات حيوية في اكتشاف أمراض الشبكية، بما في ذلك اعتلال الشبكية الناجم عن ارتفاع ضغط الدم. إن التعرف اليدوي على هذه الأوعية الدموية الشبكية يتطلب موارد كبيرة ويستغرق وقتًا طويلاً. تتوقف دقة تقسيم الأوعية الدموية في الطرق الآلية مباشرة على جودة صور قاع العين. في حالات جودة الصورة غير المثلى، تعتبر تطبيقات المنهجيات المعتمدة على التعلم العميق طريقة أكثر فعالية لتحقيق التقسيم الدقيق. نقترح شبكة عصبية هجينة تجمع بين فائدة استخراج المعلومات الدلالية المحلية من الشبكات العصبية التلافيفية وتحليل الميزات المكانية بعيدة المدى من الهياكل الشبكية المحوّلة. يعزز هيكل الشبكة ذات الانتباه المتقاطع قدرة النموذج على التعامل مع هياكل الأوعية في صور الشبكية. تثبت التجارب على أربع مجموعات بيانات متاحة للجمهور الأداء المتميز لنموذجنا في تقسيم الأوعية والقدرة الكبيرة على قياس اعتلال الشبكية الناجم عن ارتفاع ضغط الدم.