检索结果-南通市图书馆

计算机工程 2024年

作者：周峥张笃振江苏师范大学计算机科学与技术学院

针对视网膜血管结构细微复杂、边界模糊、计算成本高等问题，提出一种基于多注意力机制的视网膜血管分割模型（GAC-UNet）。首先，在跳跃连接中嵌入用于提取通道间关系与空间位置信息的casp注意力模块，将其与残差连接相结合，构成注意... 详细信息

针对视网膜血管结构细微复杂、边界模糊、计算成本高等问题，提出一种基于多注意力机制的视网膜血管分割模型（GAC-UNet）。首先，在跳跃连接中嵌入用于提取通道间关系与空间位置信息的casp注意力模块，将其与残差连接相结合，构成注意力残差单元（ARU），以优化编解码器之间的特征处理，突出重要特征。然后，在编码器结构中加入用于合理分配注意力的新型图注意力网络（NGAT），将其与casp注意力模块结合构建了GACA综合注意力模块，以从多个角度对血管细节和边缘进行关注。其次，编码器中多个GACA模块的堆叠，实现了内部NGAT模块中图注意力信息的累积，以加强模型建模全局信息的能力，弥补并丰富边缘特征信息。最后，在解码器结构相应层级中聚合不同注意力模块所提取的特征信息，通过上采样操作得到最终的分割结果。在三个视网膜公共数据集DRIVE、CHASE＿DB1、STARE上进行实验，特异性分别为97.76%、99.16%和98.66%，准确率分别为96.80%、96.81%和96.34%。实验表明GAC-UNet能够很好地识别出细微复杂、边界模糊的血管结构且具有较少的模型参数量。

关键词：视网膜血管分割 casp注意力模块新型图注意力网络 GACA综合注意力模块

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