【摘 要】
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由于当前主流视网膜分割网络存在视网膜粒度特征难以采集，细节容易丢失等问题。为了提高视网膜分割精度，提出了一种改进Unet模型的算法。在Unet模型的基础上将Unet上下采样中的原始卷积模块改为残差结构，改善特征采集效果；在下采样部分加入注意力机制（AG）模型，提高细小血管的分割率。算法在DRIVE数据库和STARE数据库都表现出较好的分割性能，较原始的Unet算法有一定的提升。
【基金项目】
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国家基金项目（61873229）；
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由于当前主流视网膜分割网络存在视网膜粒度特征难以采集，细节容易丢失等问题。为了提高视网膜分割精度，提出了一种改进Unet模型的算法。在Unet模型的基础上将Unet上下采样中的原始卷积模块改为残差结构，改善特征采集效果；在下采样部分加入注意力机制（AG）模型，提高细小血管的分割率。算法在DRIVE数据库和STARE数据库都表现出较好的分割性能，较原始的Unet算法有一定的提升。
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