尽管使用深度学习技术从2D ENA中提取血管结构的研究越来越多，但对于这种方法，众所周知，曲线式结构上的数据注释过程（如视网膜脉管系统）非常昂贵且耗时，耗时，耗时，尽管很少有人试图解决注释问题。在这项工作中，我们提出了涂鸦基本弱监督学习方法的应用来自动化像素级注释。所提出的方法称为八度，使用涂鸦的地面真理与对抗性和新颖的自我监督深度监督相结合。我们的新型机制旨在利用来自类似于Unet的结构的歧视层的判别输出，在训练过程中，骨料判别输出和分割图谓词之间的kullback-liebler差异在训练过程中被最小化。如我们的实验所示，这种组合方法导致血管结构的定位更好。我们在大型公共数据集上验证了我们提出的方法，即Rose，Octa-500。将分割性能与最新的完全监督和基于涂鸦的弱监督方法进行了比较。实验中使用的工作的实施位于[链接]。
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