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多层级语义融合与特征耦合Transformer的视网膜血管分割
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作者 梁礼明 王成斌 +1 位作者 康婷 钟奕 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第12期155-166,共12页
针对视网膜血管分割中存在微细血管提取困难、成像对比度低及病灶信息干扰等问题,提出一种多层级语义融合与特征耦合Transformer的视网膜血管分割算法。首先,采用列非均匀校正模块构建双联合特征提取端,有效保留血管纹理信息,增强模型... 针对视网膜血管分割中存在微细血管提取困难、成像对比度低及病灶信息干扰等问题,提出一种多层级语义融合与特征耦合Transformer的视网膜血管分割算法。首先,采用列非均匀校正模块构建双联合特征提取端,有效保留血管纹理信息,增强模型提取微细血管的能力;然后,在编解码连接处引入特征耦合Transformer模块,增强血管特征的表达能力,使算法能更准确辨别血管语义特征;最后,在编码端加入多层级语义融合模块,有效抑制背景噪声干扰,着重关注血管区域特征。在公共数据集DRIVE、STARE和CHASE_DB1上进行实验,其灵敏度分别为80.30%、80.84%和82.43%,准确率分别为97.11%、97.61%和97.63%,F1值分别为82.96%、83.76%和81.48%。实验结果表明,该方法在血管分割精度、微细血管结构完整性保持以及复杂病灶区域处理方面均表现优异,整体性能优于现有大部分先进算法,并在泛化能力和鲁棒性方面展现出良好潜力,为视网膜血管疾病的智能辅助诊断提供更为可靠的技术支持。 展开更多
关键词 视网膜血管分割 列非均匀校正模块 特征耦合Transformer 多层级语义融合
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