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摘 要：针对视网膜细小血管分割精度低的问题，提出一种融合可伸缩级联模块、Transformer和自校准注意力的改进U-Net算法以提高细小血管分割精度。首先在编码阶段利用可伸缩级联模块，先行学习复杂多变的视网膜血管拓扑结构。然后在解码阶段提出一种自校准注意力机制，利用多尺度挤压激励模块，自适应对特征图通道和空间之间特征重要性进行校准，增强目标区域特征响应，抑制背景噪声。（剩余16289字）
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基于U-Net多尺度自校准注意力视网膜分割算法
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