SAF-Net：自注意力融合网络的视网膜血管分割

来源：计算机工程与应用杂志2023年第14期北京时间：

作者：刘娜, 汪国强

单位：黑龙江大学 电子工程学院，哈尔滨 150080

摘要：眼底图像中的自动血管分割在各种心血管和眼科疾病的筛查、诊断、治疗和评估中发挥着重要作用。然而，由于注释良好的数据有限、血管大小不一、血管结构复杂，视网膜血管分割已成为一项长期存在的挑战。因此，提出了一种自注意力融合网络，它将空间和通道注意力并行地结合起来处理视网膜血管分割问题。分别从空间维度和通道维度进行特征提取，专注于高频信息提取。该网络将两个注意模块的输出相加，以进一步改进特征表示，从而获得更精确的分割结果。在公开数据集DRIVE、CHASE_DB1和STARE上验证了该算法，实验结果表明，与近几年的视网膜血管分割算法相比，提出的视网膜血管分割算法具有优越性。

关键词：视网膜血管分割,自注意力,通道注意力,空间注意力