一种基于Mask2Former模型的OCT中视网膜自动分层方法

本发明涉及一种基于Mask2Former模型的OCT中视网膜自动分层方法，包括：构建原始OCT图像数据集；对原始OCT图像数据集进行人工分层标注，得到对应的人工分层标注图像数据集；构建Mask2Former网络模型；所述的Mask2Former网络模型包括骨干结构、颈部结构以及解码器头；所述的骨干结构采用Swin‑transformer特征提取模型，所述的颈部结构采用联合金字塔上采样，所述的解码器头包括像素解码器以及Transformer解码器；对Mask2Former网络模型中进行训练。本发明采用了Mask2Former框架和Swin‑transformer结构，并结合JPU结构，能够保留更多的上层特征，避免细节丢失，提高了分层准确率，具有更好的视网膜分层效果。