研究人员开发了一种名为Polygon-mamba的新型混合CNN-Mamba网络，用于分割视网膜小血管，这项任务对于诊断眼部疾病至关重要。该模型采用多边形扫描视觉状态空间模型（PS-VSS）来更好地保持小血管的连通性，克服了传统水平-垂直扫描的局限性。此外，还使用了时频协同注意力机制（SFCAM），通过整合空间和频域信息来增强特征提取。在三个公开数据集上进行测试，Polygon-mamba取得了具有竞争力的性能，F1分数约为0.828，AUC值接近0.98。 AI
影响 引入了一种新的医学图像分割模型架构，有望提高眼部疾病的诊断准确性。
排序理由 发表了一篇关于新型计算机视觉模型的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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