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당뇨망막병증(DR)은 심각한 시각 장애를 초래할 수 있는 일반적인 망막 혈관 질환입니다. DR의 지능형 진단을 위해 안저 이미지를 사용하는 것은 큰 임상적 의의가 있습니다. 본 논문에서는 안저 이미지에 대한 지능형 DR 분류 모델을 제안합니다. 이 방법은 DR의 다섯 단계를 모두 감지할 수 있으며, 그 단계는 DR 없음, 경증, 중등도, 중증 및 증식성입니다. 이 모델은 두 개의 주요 모듈로 구성됩니다. FEB, 특징 추출 블록,은 주로 안저 이미지의 특징 추출에 사용되며, GPB, 등급 예측 블록,은 DR의 다섯 단계를 분류하는 데 사용됩니다. FEB의 변환기는 망막 출혈 및 삼출물 영역에 더 많은 주의를 기울일 수 있는 더 정밀한 주의를 가지고 있습니다. GPB의 잔여 주의는 서로 다른 객체 클래스가 차지하는 다양한 공간 영역을 효과적으로 포착할 수 있습니다. DDR 데이터 세트에 대한 포괄적인 실험은 우리의 방법의 우수성을 잘 보여주며, 기준 방법과 비교했을 때 우리의 방법은 경쟁력 있는 성능을 달성했습니다.
Gu et al. (Sun,) 이 질문을 연구했습니다.