Los parámetros morfológicos como el diámetro de los vasos de la retina y el número de bifurcaciones pueden servir como una base importante para el diagnóstico clínico. La segmentación precisa de los microvasos es crucial para el diagnóstico temprano de enfermedades relacionadas. Los métodos existentes tienden a presentar rupturas topológicas de los vasos en la detección de microvasos, y sufren comúnmente de una fusión insuficiente de características de vasos gruesos y delgados. Este trabajo utiliza IterMiUnet como una rama de segmentación gruesa para extraer características vasculares globales, y la transformada de ondícula Haar como un priori para mejorar la capacidad de expresión en el dominio de frecuencias de los microvasos, reforzando las características de los bordes finos. Para las áreas difíciles de segmentar donde la segmentación gruesa no puede identificar con precisión los bordes débiles y las interferencias de artefactos, los píxeles de incertidumbre de probabilidad de segmentación gruesa se usan como guía priori, haciendo que el modelo de segmentación de microvasos se enfoque activamente en estas áreas dificultosas, mejorando la precisión de segmentación; se construyó un mecanismo de fusión de codificación probabilística a doble escala, combinando el escalado de temperatura y una estrategia de supresión de fondo, utilizando los resultados de segmentación de microvasos para optimizar la salida de segmentación gruesa, logrando una fusión adaptativa de los dos resultados. Los resultados experimentales en los tres conjuntos de datos públicos DRIVE, CHASE_DB1 y STARE muestran que el rendimiento del algoritmo propuesto supera a muchos métodos dominantes actuales, con índices F1 de 0.8257, 0.8360 y 0.8357 respectivamente. El algoritmo presentado ofrece un efecto de segmentación estable y fiable, con una alta precisión, capaz de capturar eficazmente los detalles de los microvasos y mantener la integridad topológica de los vasos.

visión por computadora; aprendizaje profundo; segmentación de imágenes; vasos de la retina; ondículas