一种基于UNet和Transformer相融合的视网膜血管分割方法（不用二变）

本发明属于计算机视觉的医学图像分割领域，具体涉及一种基于UNet和Transformer相融合的视网膜血管分割方法，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤1，将待训练图像进行预处理获得预处理图像；步骤2，将预处理图像输入到基于UNet和Transformer相融合的视网膜血管分割模型中得到权重文件，该模型包括编码器、解码器以及融合注意力机制，所述编码器包括多流级联的卷积层、多个池化层和多个残差模块，每一个卷积层都使用残差模块，池化层设在两个卷积层单元之间；所述解码器包括级联的多个改进的基于扩展卷积的残差模块、多个上采样模块以及反卷积层，上采样模块设在两个相邻的改进的基于扩展卷积的残差单元之间；所述融合注意力机制将编码器中池化层的输出以及相邻流池化层的输出分别作为低层特征输入和高层特征输入，在第三层的融合注意力机制的高层特征输入是对应编码器池化层经过Transformer模块形成的特征图；步骤3，加载权重文件，将测试的眼底图像输入到模型中得出视网膜血管分割结果。此外，本发明的视网膜血管分割模型对细小血管较敏感，提高了分割的精度。

《一种基于UNet和Transformer相融合的视网膜血管分割方法（不用二变）》是一发明专利，专利号为 2022111265782，当前法律状态为已下证，由重庆邮电大学提出申请，发明人为邹洋;胡鑫;吴甲明，申请日期为2022-09-16，公开（公告）日期为2026-01-23，国际专利分类号（IPC）为 G06T 7/00 (2017.01)，所属技术领域包括：计算机视觉、医学图像分割、眼科医学、医学影像、图像处理、智慧医疗、AI辅助诊断、医疗器械、OCT。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明属于计算机视觉的医学图像分割领域，具体涉及一种基于UNet和Transformer相融合的视网膜血管分割方法，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤1，将待训练图像进行预处理获得预处理图像；步骤2，将预处理图像输入到基于UNet和Transformer相融合的视网膜血管分割模型中得到权重文件，该模型包括编码器、解码器以及融合注意力机制，所述编码器包括多流级联的卷积层、多个池化层和多个残差模块，每一个卷积层都使用残差模块，池化层设在两个卷积层单元之间；所述解码器包括级联的多个改进的基于扩展卷积的残差模块、多个上采样模块以及反卷积层，上采样模块设在两个相邻的改进的基于扩展卷积的残差单元之间；所述融合注意力机制将编码器中池化层的输出以及相邻流池化层的输出分别作为低层特征输入和高层特征输入，在第三层的融合注意力机制的高层特征输入是对应编码器池化层经过Transformer模块形成的特征图；步骤3，加载权重文件，将测试的眼底图像输入到模型中得出视网膜血管分割结果。此外，本发明的视网膜血管分割模型对细小血管较敏感，提高了分割的精度。

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