针对糖尿病性视网膜病变眼底图像的自注意力分割方法

摘要

本发明公开了针对糖尿病性视网膜病变眼底图像的自注意力分割方法，包括以下步骤：S1、采集糖尿病性视网膜病变眼底图像，对其进行预处理后得到第一特征图集；S2、将第一特征图集输入swin‑transformer网络，得到第三特征图集；S3、将第三特征图集输入预测层网络，得到预测图像，完成糖尿病性视网膜病变眼底图像的自注意力分割。本发明可以对高分辨率图像进行精细化分割，比传统U‑Net架构、M‑Net、Swin‑Unet架构等有更好的效果。可以更多获取全局信息。本发明使用patch进行图片切割后进行图片预测，可以有效降低神经网络规模，加快神经网络训练速度。