基于Transformer和MLP的眼底血管分割算法

作     者：荣震宇 刘建毅 RONG Zhenyu;LIU Jianyi

作者机构：北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院)北京100876 北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100876 北京邮电大学网络空间安全学院北京100876 

基　　金：国家自然科学基金项目(U1936216) 山东省重大科技创新工程项目(2019JZZY020901) 

出 版 物：《北京邮电大学学报》 (Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications)

年 卷 期：2023年第46卷第1期

页      码：26-31页

摘      要：为了解决眼底血管分割中存在的分割效果不佳、数据过拟合和正负样本不均衡等问题,提出了一种转换器(Transformer)和多层感知机(MLP)结合的眼底血管分割算法。首先,为预防数据过拟合问题,训练图像在输入模型前会执行多种数据增强操作;其次,设计一个融合了卷积模块的Transformer组成多尺度编码器对图像进行特征提取,以此获得鲁棒的多级特征信息;最后,使用MLP结构的解码器对特征图完成像素级的分类。为解决正负样本不均衡的问题,引入了Tversky损失和二进制交叉熵损失的组合损失函数。所提算法在多个数据集上都取得了良好的实验结果,优于现有的其他网络模型算法。

主 题 词：深度学习 多头自注意力 多层感知机 图像分割 眼底血管 

学科分类：0710[理学-生物科学类] 1002[医学-临床医学类] 1001[医学-基础医学] 08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.13190/j.jbupt.2021-301

馆 藏 号：203118561...