本文提出了一种名为JointViT的新型模型,用于预测光学干涉断层血管造影法(OCTA)中的氧饱和度水平。该模型基于视觉变换器架构,采用联合损失函数进行监督,同时利用了平衡增强技术来处理OCTA数据中的长尾分布问题。
具体来说,JointViT模型包含以下几个关键贡献:
提出了一种联合损失函数,同时利用氧饱和度类别和具体数值进行监督,以提高模型的性能。
在数据预处理阶段引入了平衡增强技术,通过随机裁剪、翻转和旋转等方式增加少数类别的样本数量,从而缓解长尾分布问题。
在Prog-OCTA数据集上进行了全面的实验,结果显示JointViT模型显著优于其他最先进的方法,在总体准确率上提高了高达12.28%。这为未来利用OCTA诊断睡眠相关疾病奠定了基础。
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