【摘 要】
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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
【机 构】
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北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院)
【基金项目】
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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）；
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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。
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