检索结果-南通市图书馆

光电子·激光 2024年

作者：刘辉朱正为特殊环境机器人技术四川省重点实验室西南科技大学信息工程学院

视网膜血管分割是医学图像分析中一个重要而困难的任务，常规方法难以有效检测细小密集的血管结构。为了解决这一问题，本文提出了一种结合Swin transformer block（STB）与全尺度注意力跳跃连接（FSASC）机制，实现视网膜血管高精细、... 详细信息

视网膜血管分割是医学图像分析中一个重要而困难的任务，常规方法难以有效检测细小密集的血管结构。为了解决这一问题，本文提出了一种结合Swin transformer block（STB）与全尺度注意力跳跃连接（FSASC）机制，实现视网膜血管高精细、高准确分割的新方法。该方法通过构建U型编码器-解码器网络，实现了从局部到全局的自注意力，使模型可以更多关注关键的血管特征；采用FSASC结构对不同特征进行融合，为模型学习图像多尺度语义与空间信息提供了一种简单而强大的机制。利用公开数据集DRIVE和STARE对本文方法进行了实验，实验结果表明，本文方法可实现对视网膜血管结构的高质量、高精准分割，与Unet等其它方法相比，本文方法在细节特征分割和分割准确率上均有更好的性能表现。

关键词：视网膜图像血管分割 Swin transformer block 全尺度注意力跳跃连接

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