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TriFTM-Net：高精度术中导航下的黄斑水肿病理分割与重建

眼科疾病严重影响全球众多患者的视力。准确且实时的3D重建对于提高黄斑水肿和视网膜裂孔手术效率及成功率至关重要。然而，病变区域常伴有大量噪声和高度异质性，成像设备也可能引入电子噪声和伪影。现有的2D医学图像分割技术难以达到理想效果。为此，研究人员提出了一种新的三路径傅里叶时域调制网络（TriFTM-Net），该网络整合了空间、频率和时空特征，显著增强了特征表示和提取能力。TriFTM-Net由三个关键模块组成：三路径频谱分层编码器（TPSHE）、特征重调制模块（FRM）和分层特征重建模块（HFRM）。实验结果表明，TriFTM-Net在OIMHS数据集上实现了最高的Dice分数、IoU和Kappa系数，优于十三种基线方法。