一种基于Transformer的无监督域自适应医学语义分割方法

本发明公开了一种基于Transformer的无监督域自适应医学语义分割方法，通过数据增强方法对视网膜血管分割图像进行预处理，并利用光线投射算法进行三维重建；然后构建视网膜图像语义分割的骨干网络，采用编码器‑解码器结构，在编码器模块引入局部注意力机制RWA处理特征；接着使用无监督域自适应框架进行自训练，在源域和目标域之间引入中间域，并结合自适应生成增强AGA混合处理来减少域间隙，通过双教师网络的交替训练方式来获取训练权重；最后利用经过优化的训练权重对视网膜图像进行血管分割。本发明在医学领域有较好的应用，可以提升血管分割准确率，降低人力成本。