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动态图谱融合Transformer视网膜血管分割算法
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作者 梁礼明 卢宝贺 +2 位作者 龙鹏威 金家新 吴健 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第2期85-100,共16页
针对现有算法编码端血管特征损失过多、病灶区域血管分割能力较差和全局上下文信息提取不足等问题,提出一种动态特征加权与图谱融合Transformer视网膜血管分割算法。首先设计自适应加权编码端,缓解连续卷积及下采样造成的血管损失问题,... 针对现有算法编码端血管特征损失过多、病灶区域血管分割能力较差和全局上下文信息提取不足等问题,提出一种动态特征加权与图谱融合Transformer视网膜血管分割算法。首先设计自适应加权编码端,缓解连续卷积及下采样造成的血管损失问题,增强血管纹理特征;其次构建图谱融合Transformer模块,旨在同时提取血管像素级特征和节点之间的关系,有效捕获图像数据中的全局和局部信息;最后构建动态特征增强模块于解码端和底部层,有效提升病灶区域血管分割能力。在DRIVE、CHASE-DB1和STARE数据集上的实验结果表明,所提出算法在仅有0.91M的模型参数下展现出优越分割性能及泛化能力,准确率分别为97.01%、97.37%和97.42%;灵敏度分别为82.51%、84.47%和81.21%;AUC-ROC分别为98.74%、98.83%和98.94%,对临床眼科疾病的诊断具有一定应用价值。 展开更多
关键词 视网膜血管分割 图卷积 TRANSFORMER 自适应加权下采样 动态特征增强
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