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SCVi-Net:一种基于混合模型的视网膜血管分割方法
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作者 茅纪慧 姜尚格日乐 江旻珊 《光学仪器》 2026年第1期30-42,共13页
现有视网膜血管分割方法通常受限于局部感受野,难以有效捕获全局信息。此外,血管结构在不同尺度下的形态差异较大,使得多尺度特征融合变得困难。为了解决上述问题,提出了一种高效的视网膜血管分割模型SCVi-Net。该模型在U-Net的基础上... 现有视网膜血管分割方法通常受限于局部感受野,难以有效捕获全局信息。此外,血管结构在不同尺度下的形态差异较大,使得多尺度特征融合变得困难。为了解决上述问题,提出了一种高效的视网膜血管分割模型SCVi-Net。该模型在U-Net的基础上改进了跳跃连接,引入一个新的空间通道联合注意力模块,通过自适应调整空间和通道权重,增强了特征提取能力。通过在编码器最深层加入视觉Transformer模块,SCVi-Net的全局信息捕获能力得到了提升。空洞空间金字塔池化模块能有效提取多尺度特征,可增强网络的鲁棒性。侧边多尺度融合模块通过融合多个侧边输出,优化了训练过程,从而提升了血管区域的分割精度。为评估模型的优越性,在DRIVE、CHASEDB1和STARE数据集上进行了对比实验,结果表明,SCVi-Net在复杂视网膜血管图像中具有较好的分割精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 视网膜血管分割 U-Net 联合注意力机制 Transformer 空洞卷积 scvi-net 医学图像处理
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