University of Johannesburg

视网膜疾病分级此前多依赖原始彩色眼底图，低对比病灶和细血管容易被光照与噪声淹没。F2D-RetinaNet把增强后的绿通道与血管图分成两条支路分别学习，再融合成一次分级决策。在APTOS 2019的糖网五级分期上准确率为93.32%，比只用RGB图像的基线高3.25个百分点；在严格排除重叠图像的外部DREAM-RFI集上准确率为87.14%。

视网膜疾病分级此前多依赖原始彩色眼底图，低对比病灶和细血管容易被光照与噪声淹没。F2D-RetinaNet把增强后的绿通道与血管图分成两条支路分别学习，再融合成一次分级决策。在APTOS 2019的糖网五级分期上准确率为93.32%，比只用RGB图像的基线高3.25个百分点；在严格排除重叠图像的外部DREAM-RFI集上准确率为87.14%。