Adaptive Fusions-basierte neuronale Netzwerke zur Glaukom-Segmentierung auf unbekannten Fundusbildern

Eine adaptive Fusions-basierte neuronale Netzwerkarchitektur (AFNN) wird vorgestellt, um die Leistung der Glaukom-Segmentierung auf unbekannten Domänen zu verbessern. AFNN besteht aus einem Domänen-Adaptor, einem Feature-Fusions-Netzwerk und einem selbstüberwachten Multitask-Lernmodul, um die Repräsentationsfähigkeit des Modells zu verbessern.