自适应特征融合级联Transformer视网膜血管分割算法

作者：梁礼明; 卢宝贺^*; 龙鹏威; 阳渊

来源：光电工程, 2023, 50(10): 42-54.

• 视网膜血管分割
• Transformer
• 自适应增强注意力
• 门控特征融合

针对眼底视网膜分割存在病理伪影干扰、微小血管分割不完全和血管前景与非血管背景对比度低等问题，本文提出一种自适应特征融合级联Transformer视网膜血管分割算法。该算法首先通过限制对比度直方图均衡化和Gamma校正等方法进行图像预处理，以增强血管纹理特征；其次在编码部分设计自适应增强注意模块，降低计算冗余度同时消除视网膜背景图像噪声；然后在编解码结构底部加入级联群体Transformer模块，建立血管特征长短距离依赖；最后在解码部分引入门控特征融合模块，实现编解码语义融合，提升视网膜血管分割光滑度。在公共数据集DRIVE、CHASE＿DB1和STARE上进行验证，准确率达到97.09%、97.60%和97.57%，灵敏度达到80.38%、81.05%和80.32%，特异性达到98.69%、98.71%和98.99%。实验结果表明，本文算法总体性能优于现有大多数先进算法，对临床眼科疾病的诊断具有一定应用价值。

• 单位
  江西理工大学; 自动化学院