采用双支路和Transformer的视杯视盘分割方法

作者：王甜甜; 史卫亚^*; 张世强; 张绍文

来源：科学技术与工程, 2023, 23(06): 2499-2508.

• 青光眼
• 视盘分割
• 视杯分割
• Transformer
• 特征融合

视网膜血管复杂且背景与视杯视盘区域相似，是造成视杯视盘分割精度不高的原因。为了更加准确地分割视杯视盘，设计了一种具有双支路特征融合的分割网络。网络主支使用Transformer对特征进行提取，弥补了卷积运算在建立远程关系方面存在的不足。采用多个模块来融合浅层空间特征与高级语义特征：尺度感知-特征融合模块(SCA-FFM)用于从高层次特征中收集视盘和视杯的语义和位置信息；识别模块(IM)利用注意力机制减少低层次特征中存在的错误信息和噪声，增强空间细节特征的提取；使用图卷积域-特征融合模块(GCD-FFM)将高级语义特征和低级特征进行融合，使特征图同时具有全局和局部信息。对比实验表明，本文方法表现出更好的分割效果，且具备良好的泛化能力。

• 单位
  河南工业大学