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AI模型在视网膜疾病分类和血管分割方面取得高精度

研究人员开发了一种新颖的双管齐下框架，用于分析视网膜眼底图像，结合了疾病分类和血管分割。该框架对八个ImageNet预训练的CNN进行了微调以进行分类，其中ResNet101的准确率最高，达到94.17%。对于分割，对各种U-Net变体进行了基准测试，其中使用ResNet101V2骨干的Attention U-Net表现出卓越的性能，显著提高了DRIVE数据集上的IoU分数。