Volume 3,Issue 7
基于动态Token 聚合注意力机制的双模态OCTA分割网络
针对光学相干断层扫描血管成像（OCTA）中细小血管信号微弱、受散斑噪声干扰导致单模态分割算法易产生末梢断裂与连通性下降等问题，本文提出一种双模态视网膜血管分割网络 DDTA-UNet。网络以 U-Net 为基础框架，融合OCTA 血流信息与 OCT 结构先验作为双通道输入，在编码端引入多头动态 Token 聚合注意力模块（MHDTAA），以高效建模血管全局拓扑依赖，在跳跃连接处串联 CBAM 与注意力门控机制对多尺度特征进行联合筛选，抑制背景噪声干扰。实验结果表明， DDTA-UNet 在 OCTA-500 数据集的 FAZ 分割与大血管分割任务上均展现出较好性能，验证了双模态融合与动态注意力机制在 OCTA 视网膜血管分割场景中的有效性。
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