计算机辅助设计与图形学学报

作者：梁礼明, 阳渊, 何安军, 董信, 吴健

关键词：视网膜血管分割, 跨层Transformer, 多尺度自适应融合, 轻量化残差编解码

针对现有视网膜血管分割存在视盘误分割、主血管纹理模糊和微细分支血管断裂等问题, 提出融合跨层Transformer (CLTransformer)与跨尺度注意的视网膜血管分割算法. 首先设计轻量化残差编解码模块用于编码和解码器部分, 实现血管纹理特征的粗粒度提取;其次在编解码连接处采用多尺度特征选择模块, 用于跨级融合粗粒度特征;再次在网络底部加入CLTransformer模块, 对深层语义信息交叉融合, 以细化视网膜血管特征轮廓;最后使用融合损失函数监督算法的训练和测试. 在DRIVE, STARE和CHASE_DB1数据集上进行实验, 其准确度分别为97.10%, 97.66%和97.62%, 特异性分别为98.64%, 99.03%和98.72%, F1分数分别为83.05%, 84.07%和81.18%.

来源：2025年第3期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

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