DS-TransFusion：基于改进Swin Transformer的视网膜血管自动分割

摘要

视网膜血管的准确分割在辅助筛查各种疾病方面具有重大意义.然而，当前流行的模型仍存在细小血管的分割不清晰，以及眼底血管分支末端与背景的对比度较低等问题.针对这些问题，本文提出了一种全新的视网膜血管分割模型，命名为Dual Swin Transformer Fusion(DS-TransFusion).首先，DS-TransFusion采用基于Swin Transformer的双尺度编码器子网络，以提取视网膜血管的粗粒度和细粒度特征.其次，在跳跃连接处引入了Transformer交互融合注意力（TIFA）模块，用于丰富跨视图上下文建模和语义依赖，同时捕获来自不同图像视图的数据之间的长期相关性.最后，在编码器和解码器之间，DS-TransFusion采用了多尺度注意力（MA），用于收集多尺度特征表示的全局对应关系，进一步优化模型的分割效果.实验结果表明，DSTransFusion在公共数据集STARE、CHASEDB1和DRIVE上表现出色，准确率分别达到了96.50%、97.22%和97.80%，灵敏度达到84.10%、84.55%和83.17%.实验表明DS-TransFusion能有效提高视网膜血管分割的精度，准确分割出细小血管.对视网膜血管分割的准确度、灵敏度和特异性都有大幅提高，与现有的SOTA方法相比具有更好的分割性能.

关键词

视网膜血管分割 / 眼底图像 / 多尺度注意力 / 特征融合 / Swin Transformer

基金资助

国家自然科学基金资助项目（62173171）; 辽宁省教育厅基本科研资助项目（青年项目）（LJKQZ2021154）