Res-UNet pondéré pour la segmentation de vaisseaux rétiniens de haute qualité

La segmentation des vaisseaux rétiniens est une étape clé vers la visualisation précise, le diagnostic, le traitement précoce et la planification chirurgicale des maladies oculaires. Récemment, les méthodes de segmentation des vaisseaux rétiniens basées sur l'apprentissage profond ont atteint des performances de pointe. En raison des variations extrêmes dans la morphologie des vaisseaux par rapport à l'arrière-plan bruyant, ces méthodes rencontrent encore des problèmes pour traiter les petits vaisseaux fins, leur faible capacité discriminative dans la zone du disque optique, etc. Dans cet article, nous proposons un modèle de type U-Net avec un mécanisme d'attention pondérée et un schéma de connexion par contournement pour résoudre ces problèmes. Les résultats expérimentaux sur deux ensembles de données de référence démontrent l'efficacité des méthodes proposées.