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轻量级视网膜血管分割网络LCNet：高效精准的临床辅助诊断工具

视网膜血管分割技术在计算机辅助临床诊断中至关重要。尽管深度学习技术显著提升了分割精度，但现有方法在处理细小和模糊边界时仍存在局限性，且多数主流模型依赖复杂的编码器，导致参数量大、资源需求高。为此，研究者提出了一种轻量级U形网络LCNet，通过深度可分离卷积减少参数和计算成本，并引入协同坐标注意力模块以增强特征学习。此外，LCNet还利用空洞空间金字塔池化模块捕捉多尺度特征，并通过四个侧输出层提供额外监督。实验结果显示，LCNet在DRIVE、STARE、CHASEDB1和IOSTAR四个经典数据集上分别达到了96.02%、97.95%、97.95%和97.77%的全局准确率，仅需2.65 M参数和21.2 GFLOPs。该模型在病变眼底图像和光学相干断层扫描血管成像中的表现同样出色，证明了其在视网膜血管分割中的高效性和准确性。