摘要
لمعالجة المشاكل متعددة المراحل وتشويش الحواف في تقسيم صور الغدد الجفنية، صمم هذا البحث خوارزمية تقسيم متعددة الحبيبات شاملة من البداية للنهاية. في مرحلة التشفير، تم استخدام بنية مشفر TransUNet لاستخراج الميزات المشتركة بكفاءة لمنطقة الجفن والغدة؛ في مرحلة فك التشفير، تم استخدام مسارين لفك التشفير مع فروع مختلفة لكل من ميزات الجفن والغدة. بالإضافة إلى ذلك، تم تصميم وحدة دمج ميزات متعددة المقاييس لمنطقة الغدة، وأُضيف آلية انتباه للقنوات في الاتصال القفزي. هذه التحسينات حسّنت دقة الحواف ووضوح النسيج وشكل المحيط، مما حل بشكل فعال مشاكل تشويش الحواف والتلاصق الغدي. بالنسبة لمنطقة الجفن، تم استخدام بنية مشفر قياسية للتنبؤ بالتقسيم. من خلال المقارنة التجريبية مع طرق التقسيم المتقدمة الحالية، أظهرت الخوارزمية المقترحة أداءً ممتازًا في متوسط دقة الغدد الجفنية العلوية والسفلية، خاصة في مؤشرات مثل المتوسط التداخلي و معامل Dice، حيث بلغت 79.9% و76.5% على التوالي، مرتفعة بنسبة 3.2% و5.3% مقارنة بـ TransUNet. يمكن لخوارزمية البحث تقسيم مناطق الهدف في صور الغدد الجفنية بدقة، مما يوفر أساسًا للتشخيص المساعد لخلل وظيفة الغدد الجفنية.
关键词
تقسيم صور الغدد الجفنية; تقسيم متعدد الحبيبات; CNN; Transformer; معالجة الصور الطبية