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多频Transformer引导图聚合视网膜图像质量分级算法
1
作者
梁礼明
钟奕
+1 位作者
王成斌
康婷
《光电工程》
北大核心
2025年第6期109-124,共16页
针对视网膜图像质量分级任务中各等级样本数量差异大和分级效率不高的问题,提出一种多频Transformer引导图聚合视网膜图像质量分级算法。该算法首先对图像采取对比度受限直方图均衡化操作,突出关键细节特征,并采取Res Net50网络进行多...
针对视网膜图像质量分级任务中各等级样本数量差异大和分级效率不高的问题,提出一种多频Transformer引导图聚合视网膜图像质量分级算法。该算法首先对图像采取对比度受限直方图均衡化操作,突出关键细节特征,并采取Res Net50网络进行多级特征提取。然后设计频率通道重组Transformer模块,引入频域信息辅助建模全局特征,以优化全局与局部特征。随后构建图交叉特征聚合模块,采用跨尺度交叉注意力机制引导图聚合,实现不同源特征对齐,进而增强模型对多层次特征敏感性。最后搭建加权损失函数,聚焦模型对少数类样本关注度。在Eye-Quality和RIQA-RFMiD数据集上进行实验验证,其准确率分别为88.71%和84.95%,精确率分别为87.78%和74.22%。实验结果表明,所提算法在视网膜图像质量评估领域具有一定应用价值。
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关键词
视网膜图像质量分级
频率通道重组transformer模块
图交叉特征聚合
模块
加权损失
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职称材料
题名
多频Transformer引导图聚合视网膜图像质量分级算法
1
作者
梁礼明
钟奕
王成斌
康婷
机构
江西理工大学电气工程与自动化学院
出处
《光电工程》
北大核心
2025年第6期109-124,共16页
基金
国家自然科学基金(51365017,61463018)
江西省自然科学基金(20192BAB205084)
江西省教育厅科学技术研究青年项目(GJJ2200848)。
文摘
针对视网膜图像质量分级任务中各等级样本数量差异大和分级效率不高的问题,提出一种多频Transformer引导图聚合视网膜图像质量分级算法。该算法首先对图像采取对比度受限直方图均衡化操作,突出关键细节特征,并采取Res Net50网络进行多级特征提取。然后设计频率通道重组Transformer模块,引入频域信息辅助建模全局特征,以优化全局与局部特征。随后构建图交叉特征聚合模块,采用跨尺度交叉注意力机制引导图聚合,实现不同源特征对齐,进而增强模型对多层次特征敏感性。最后搭建加权损失函数,聚焦模型对少数类样本关注度。在Eye-Quality和RIQA-RFMiD数据集上进行实验验证,其准确率分别为88.71%和84.95%,精确率分别为87.78%和74.22%。实验结果表明,所提算法在视网膜图像质量评估领域具有一定应用价值。
关键词
视网膜图像质量分级
频率通道重组transformer模块
图交叉特征聚合
模块
加权损失
Keywords
retinal image quality grading
frequency-channel
transformer
module
graph cross-feature aggregation module
weighted loss function
分类号
TP391 [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
多频Transformer引导图聚合视网膜图像质量分级算法
梁礼明
钟奕
王成斌
康婷
《光电工程》
北大核心
2025
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