MICS科研简讯第三十七期

研究背景介绍

眼睛被视为心灵的窗户，眼底疾病的自动化分类对眼底健康保护是极其重要的。许多研究者致力于眼底图像的自动化分割与分类任务，以开发出高精度的自动化检测模型，辅助临床医生做出精确的判断，从而减少因主观差异性造成的漏诊、误诊问题。然而，目前大多数自动化检测方法是以单角度拍摄的眼底彩照为研究对象，该种图像很难完全包括整个眼底病理性信息。而扫描激光检眼镜图像(scanninglaserophthalmoscopy,SLO）可以以-?的超广角进行成像，能够覆盖大部分眼底区域。因此，今天向大家介绍一篇发表在MedicalimageAnalysis的文章，该文以SLO图像为研究对象，设计基于交叉注意力的多分支网络，实现多眼底疾病自动分类任务。

文章信息

HaiXie,XianluZeng,HaijunLei,JieDu,JiantaoWang,GuomingZhang*,JiuwenCao,TianfuWang,BaiyingLei*,"Cross-attentionMulti-branchNetworkforFundusDiseasesClassificationUsingSLOImages,"MedicalImageAnalysis,.71:.

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