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融合PVTv2和DenseNet121的双注意力视网膜病变分级算法
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作者 梁礼明 钟奕 +1 位作者 陈康泉 王成斌 《光电工程》 北大核心 2025年第4期15-29,共15页
针对视网膜眼底病变图像数据集类间分布不均和病灶区域识别困难的问题,提出一种融合金字塔视觉变压器(pyramid vision transformer v2,PVTv2)和DenseNet121双注意力视网膜病变分级算法。首先,该算法经由PVTv2和DenseNet121组成的双分支... 针对视网膜眼底病变图像数据集类间分布不均和病灶区域识别困难的问题,提出一种融合金字塔视觉变压器(pyramid vision transformer v2,PVTv2)和DenseNet121双注意力视网膜病变分级算法。首先,该算法经由PVTv2和DenseNet121组成的双分支网络,对视网膜图像的全局和局部信息进行初步提取;其次,在PVTv2和DenseNet121输出处分别采用空间通道协同注意力模块和多频率多尺度模块,优化局部特征细节,突显微小病灶特征,增强模型对复杂微小病变特征敏感性和病灶的定位感知;再次设计神经元交叉融合模块,建立病灶区域宏观布局和微观纹理信息之间的远程依赖关系,进而提高视网膜病变分级准确率;最后,利用混合损失函数缓解样本分布不均所导致的各等级之间模型关注度不平衡情况。在IDRID和APTOS 2019数据集上进行实验验证,其二次加权系数分别为90.68%和90.35%,IDRID数据集上的准确率和APTOS 2019数据集ROC曲线下方面积分别为80.58%和93.22%。实验结果表明,所提算法在视网膜病变分级领域具有一定应用价值。 展开更多
关键词 视网膜病变分级 空间通道协同注意力模块 多频率多尺度注意力模块 神经元交叉融合模块
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