【摘 要】
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糖尿病视网膜疾病是糖尿病常见的并发症之一,该疾病发病周期长,发病期间会对人们的视力造成损害,严重的甚至有失明的风险。因此,患者及时到医院进行视网膜病变的检查尤为重要。目前对视网膜病变进行诊断主要是靠专业医生通过对视网膜图像上病变的病理特征进行观察,由于病变分布特征较为复杂,使用人工诊断有一定的误诊概率。近年来卷积神经网络得到不断发展,在图像处理领域发挥出良好的性能。然而,由于糖尿病视网膜病变分割任
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糖尿病视网膜疾病是糖尿病常见的并发症之一,该疾病发病周期长,发病期间会对人们的视力造成损害,严重的甚至有失明的风险。因此,患者及时到医院进行视网膜病变的检查尤为重要。目前对视网膜病变进行诊断主要是靠专业医生通过对视网膜图像上病变的病理特征进行观察,由于病变分布特征较为复杂,使用人工诊断有一定的误诊概率。近年来卷积神经网络得到不断发展,在图像处理领域发挥出良好的性能。然而,由于糖尿病视网膜病变分割任务中存在病变多尺度变化、小尺度病变难以准确分割和标注图像数量较少等问题,其分割精度还有待提升。因此,本文围绕糖尿病视网膜病变分割方法展开研究,分别提出了一种基于全监督学习的病变分割方法和一种基于半监督学习的病变分割方法,旨在提高视网膜病变分割精度,主要工作如下:（1）针对视网膜图像中病变区域多尺度特征难以学习、小尺度病变分割精度低等问题,提出一种基于改进HRNet（High-Resoultion Net）的视网膜病变分割方法—MUHRNet-OCR。首先利用HRNet提取的不同尺度输出特征,从深层特征开始以金字塔方式进行融合,在聚合多尺度特征信息的同时保留了细节信息表达能力,之后引入平衡金字塔融合方法,进一步增强全局尺度信息表达。然后利用特征增强网络构建像素上下文关系,通过聚合当前像素所属类别区域的像素信息增强像素分类效果,缓解语义模糊问题。最后引入挖掘困难样例的损失函数,对模型进行约束训练,在其中构建了类别平衡因子从而为类别不平衡病变施加更多关注度,提升小尺度病变和边缘区域的分割效果。实验结果证明了提出的方法在视网膜病变分割任务中的合理性和优越性。（2）针对目前有标注病变图像较少,基于全监督学习的分割方法存在性能瓶颈问题,提出了基于半监督学习的视网膜病变分割方法—sc SE-CPS。sc SE-CPS基于交叉伪监督网络,包括分割网络训练模块和自适应阈值模块,以半监督方式进行训练。在分割网络特征提取过程的深层特征分支和浅层特征分支嵌入sc SE注意力模块,旨在从通道和空间维度增强网络对特征语义信息、细节信息的提取效果,此外引入了挖掘困难样例的损失函数,提升学习困难病变的训练效果。在伪标签生成阶段,构建了自适应阈值模块,根据模型历史训练阶段对每种病变的学习效果调整下一阶段每种类别的标签生成阈值,在过滤掉伪标签上错误信息的同时进一步加强模型对学习困难病变的训练效果。实验结果证明了提出的半监督分割方法的有效性。
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