融合隐向量对齐和Swin Transformer的OCTA血管分割

目的 光学相干断层扫描血管造影（optical coherence tomography angiography,OCTA）是一种非侵入式的新兴技术,越来越多地应用于视网膜血管成像。与传统眼底彩照相比,OCTA技术能够显示黄斑周围的微血管信息,在视网膜血管成像邻域具有显著优势。临床实践中,医生可以通过OCTA图像观察不同层的血管结构,并通过分析血管结构的变化来判断是否存在相关疾病。大量研究表明,血管结构的任何异常变化通常都意味着存在某种眼科疾病。因此,对OCTA图像中的视网膜血管结构进行自动分割提取,对众多眼部相关疾病量化分析和临床决策具有重大意义。然而,OCTA图像存在视网膜血管结构复杂、图像整体对比度低等问题,给自动分割带来极大挑战。为此,提出了一种新颖的融合隐向量对齐和Swin Transformer的视网膜血管结构的分割方法,能够实现血管结构的精准分割。方法 以ResU-Net为主干网络,通过Swin Transformer编码器获取丰富的血管特征信息。此外,设计了一种基于隐向量的特征对齐损失函数,能够在隐空间层次对网络进行优化,提升分割性能。结果 在3个OCTA图像数据集上的...     

一种基于改进ResU-Net的角膜神经分割算法

角膜神经图像的自动分割对于糖尿病神经病变等疾病的诊断与筛查至关重要。针对由于角膜神经图像存在对比度低且包含非神经结构而造成分割效率较低的问题,在ResU-Net结构基础上引入多尺度残差、注意力机制、多尺度图像输入与多层损失函数输出模块,提出一种基于注意力机制的角膜神经分割算法。多尺度残差模块通过在残差模块中加入多尺度表征信息以提高卷积层提取多尺度特征的能力,而注意力机制模块在双重注意力作用下,利用网络对编码器与解码器中的目标特征进行权重优化,使得在增强图像目标区域特征的同时抑制背景及噪声区域,并采用多尺度图像输入与多层函数输出模块以监督网络中每一层的特征学习。实验结果表明,与主流分割算法相比,该算法的分割效果更优,且曲线下面积与敏感度分别可达到0.990和0.880。