在本文中，我们设计了一种基于生成的对抗网络（GAN）的解决方案，用于视网膜层的光学相干断层扫描（OCT）扫描的超分辨率和分割。 OCT已被确定为成像的一种非侵入性和廉价的模态，可发现潜在的生物标志物，以诊断和进展神经退行性疾病，例如阿尔茨海默氏病（AD）。当前的假设假设在OCT扫描中可分析的视网膜层的厚度可能是有效的生物标志物。作为逻辑第一步，这项工作集中在视网膜层分割的挑战性任务以及超级分辨率的挑战性任务上，以提高清晰度和准确性。我们提出了一个基于GAN的细分模型，并评估合并流行网络，即U-NET和RESNET，在GAN体系结构中，并具有其他转置卷积和子像素卷积的块，以通过将OCT图像从低分辨率提高到高分辨率到高分辨率的任务。四个因素。我们还将骰子损失纳入了额外的重建损失项，以提高该联合优化任务的性能。我们的最佳模型配置从经验上实现了0.867的骰子系数，MIOU为0.765。
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光学相干断层扫描（OCT）是未侵入性且易于出现的生物标志物（视网膜层的厚度（可在OCT扫描中可检测到的）），以诊断阿尔茨海默氏病（AD）。这项工作旨在自动细分OCT图像。但是，由于各种问题，例如斑点噪声，小目标区域和不利的成像条件，这是一项具有挑战性的任务。在我们以前的工作中，我们提出了多阶段和多歧视性生成对抗网络（Multisdgan），以在高分辨率分段标签中翻译OCT扫描。在这项调查中，我们旨在评估和比较渠道和空间关注的各种组合与多根式体系结构，以通过捕获丰富的上下文关系以提高细分性能来提取更强大的特征图。此外，我们开发并评估了一个引导的MUTLI阶段注意力框架，在该框架中，我们通过在专门设计的二进制掩码和生成的注意力图之间强迫L-1损失来结合引导的注意机制。我们的消融研究结果在五倍交叉验证（5-CV）中的WVU-OCT数据集结果表明，具有串行注意模块的拟议的多键型提供了最有竞争力的性能，并指导二进制蒙版的空间注意力图。进一步提高了我们提出的网络中的性能。将基线模型与添加指导性注意事项进行比较，我们的结果表明，骰子系数和SSIM的相对改善分别为21.44％和19.45％。
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