#翼状胬肉

多尺度深度学习网络在翼状胬肉自动分割中的应用

翼状胬肉是一种需要早期识别的眼科疾病，以防止其进展导致视力损害。准确测量纤维血管组织对角膜和瞳孔区域的侵犯程度是评估病情严重程度的关键步骤。本研究通过引入多尺度深度学习网络，特别是空间金字塔池化（SPP）和空洞空间金字塔池化（ASPP）模块，有效捕捉病变特征的不同尺度。这些模块被嵌入到UNet架构的瓶颈层中，以最小化计算负担。实验结果显示，嵌入了三个并行路径EF-ASPP模块的UNet网络表现出最佳性能，Hausdorff距离仅为16.75像素。这一结果表明，通过精确提取病变图谱，可以更好地预测翼状胬肉的严重程度。