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摘要
针对视网膜血管分割任务中存在的毛细血管分割遗漏和断连的问题，从最大限度地利用视网膜血管的特征信息的角度出发，添补视网膜血管的全局结构信息和边界信息，在U型网络的基础上，提出边界注意力辅助的动态图卷积视网膜血管分割网络。本模型先将动态图卷积嵌入到U型网络中形成多尺度结构，提升模型获取全局结构信息的能力，以提高分割质量，再利用边界注意力网络辅助模型，增加模型对边界信息的关注度，进一步提高分割性能。将模型在DRIVE、CHASEDB1和STARE三个视网膜图像数据集上进行实验，均取得了较好的分割效果。实验结果证明，该模型能较好地区分噪声和毛细血管，分割出结构较完整的视网膜血管，具有泛化性和鲁棒性。
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