《表4 加载预训练权重对性能影响》

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《融合残差注意力机制的UNet视盘分割》

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如图12和图13所示，从4个数据集中各选出了4幅图像，可视化5种模型的分割结果。UNet的分割结果容易受眼底图像中血管的影响；DRIU方法分割出的视盘边界比较粗糙；DeepDisc有错分现象。由于病理性近视彩色眼底图像在视盘区域周围往往有大范围的病变区域，这会影响视盘区域的分割。UNet、DRIU、CE-Net和DeepDisc方法容易受病变区域影响，导致不能很好地分割出视盘边界。相对来说，RA-UNet能够更好地从病变区域中识别出视盘区域，分割结果也更接近于专家实际标注结果。