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作者：孙彬;王晓刚;续欣莹;蓝子俊;谢珺;刘汉;
单位：太原理工大学电子信息与光学工程学院;山西医科大学附属眼科医院白内障科;太原理工大学电气与动力工程学院;山西致远慧图科技有限公司;
摘要：为了提高白内障手术器械分割精度，构建了一种增强边缘特征的双注意力网络EE-DANet。EE-DANet采用双分支结构：边缘分支负责提取边缘特征，使用增强空间注意力ASA,应对传统图像分割边缘信息丢失问题；主干分支采用U型结构，在特征提取阶段使用多尺度特征融合模块解决手术器械图像种类多，尺度变换大的问题；在解码器部分使用条形坐标注意力SCA对图像进行全局建模，捕获手术器械的方向和位置信息，应对手术器械镜面反射问题。所提模型在Dataset＿instrument数据集上的IoU与Dice分别达到了75.5%与83.9%。所提模型有效提升了白内障手术器械分割性能，对未来白内障手术的智能化发展有积极意义。
关键词：眼科智能化手术;;白内障手术器械分割;;注意力机制;;特征融合;;边缘特征
基金资助：山西省自然科学基金(202103021224056);; 山西省科技合作交流专项(202104041101030)
