TransUNext:更先进的U型框架用于眼底图像中的自动血管分割
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究针对眼底图像中因血管与背景之间的低对比度、血管细长和视神经盘形态变异等因素导致的高精度血管分割困难,提出了一种新的混合Transformer与CNN的U型架构TransUNext。其显著发现为在公共数据集上的实验表明,所提方法在AUC值上超过其他最先进技术,展示了良好的自动血管分割性能。
本研究提出了一种新型的TransUNext架构,结合了混合Transformer与CNN,旨在解决眼底图像中的血管分割难题。实验结果表明,该方法在AUC值上优于其他技术,展现出良好的自动血管分割性能。