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跨层Transformer与多尺度自适应融合的视网膜血管分割算法
1
作者
梁礼明
阳渊
+2 位作者
何安军
董信
吴健
《计算机辅助设计与图形学学报》
北大核心
2025年第3期495-505,共11页
针对现有视网膜血管分割存在视盘误分割、主血管纹理模糊和微细分支血管断裂等问题,提出融合跨层Transformer(CLTransformer)与跨尺度注意的视网膜血管分割算法.首先设计轻量化残差编解码模块用于编码和解码器部分,实现血管纹理特征的...
针对现有视网膜血管分割存在视盘误分割、主血管纹理模糊和微细分支血管断裂等问题,提出融合跨层Transformer(CLTransformer)与跨尺度注意的视网膜血管分割算法.首先设计轻量化残差编解码模块用于编码和解码器部分,实现血管纹理特征的粗粒度提取;其次在编解码连接处采用多尺度特征选择模块,用于跨级融合粗粒度特征;再次在网络底部加入CLTransformer模块,对深层语义信息交叉融合,以细化视网膜血管特征轮廓;最后使用融合损失函数监督算法的训练和测试.在DRIVE,STARE和CHASE_DB1数据集上进行实验,其准确度分别为97.10%,97.66%和97.62%,特异性分别为98.64%,99.03%和98.72%,F_(1)分数分别为83.05%,84.07%和81.18%.
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关键词
视网膜血管分割
跨层Transformer
多尺度自适应融合
轻量化残差编解码
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题名
跨层Transformer与多尺度自适应融合的视网膜血管分割算法
1
作者
梁礼明
阳渊
何安军
董信
吴健
机构
江西理工大学电气工程与自动化学院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
北大核心
2025年第3期495-505,共11页
基金
国家自然科学基金(51365017,61463018)
江西省自然科学基金面上项目(20192BAB205084)
+1 种基金
江西省教育厅科学技术研究重点项目(GJJ170491,GJJ2200848)
江西省研究生创新专项资金(YC2022-S676).
文摘
针对现有视网膜血管分割存在视盘误分割、主血管纹理模糊和微细分支血管断裂等问题,提出融合跨层Transformer(CLTransformer)与跨尺度注意的视网膜血管分割算法.首先设计轻量化残差编解码模块用于编码和解码器部分,实现血管纹理特征的粗粒度提取;其次在编解码连接处采用多尺度特征选择模块,用于跨级融合粗粒度特征;再次在网络底部加入CLTransformer模块,对深层语义信息交叉融合,以细化视网膜血管特征轮廓;最后使用融合损失函数监督算法的训练和测试.在DRIVE,STARE和CHASE_DB1数据集上进行实验,其准确度分别为97.10%,97.66%和97.62%,特异性分别为98.64%,99.03%和98.72%,F_(1)分数分别为83.05%,84.07%和81.18%.
关键词
视网膜血管分割
跨层Transformer
多尺度自适应融合
轻量化残差编解码
Keywords
retinal vascular segmentation
cross-layer Transformer
multi-scale adaptive fusion
lightweight residual encoding and decoding
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
跨层Transformer与多尺度自适应融合的视网膜血管分割算法
梁礼明
阳渊
何安军
董信
吴健
《计算机辅助设计与图形学学报》
北大核心
2025
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