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A frequency-driven method for retinal vessel segmentation
DOI:10.1016/j.cmpb.2026.109676.png)
摘要
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视网膜血管分割对于诊断和监测眼部及全身性疾病至关重要。然而,大多数现有的深度学习方法主要在空间域操作,限制了其捕捉精细血管结构和保持拓扑连续性的能力,尤其是对于细小和低对比度血管。现有的频域感知方法大多依赖固定变换或简单的特征拼接,缺乏任务自适应的谱域建模。我们开发了一种频域驱动的框架来解决这些局限性。
期刊
IF:
4.8
论文数:
7.0K
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2.1W
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