【摘 要】
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糖尿病视网膜病变（DR）和糖尿病黄斑水肿（DME）是长期危害糖尿病患者视力的眼部疾病,如果在患病早期及时发现并进行干预治疗可以有效预防视力损伤防止失明,因此高效准确的眼底疾病自动筛查方法尤为重要。近些年基于深度学习的DR或DME自动筛查方法达到了不错的分级精度,但大多数方法只关注于其中某一种特定疾病,缺乏通用性,并且往往模型参数过大导致不易于训练和临床应用。更重要的是大部分方法都没有去直面医疗数据
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糖尿病视网膜病变（DR）和糖尿病黄斑水肿（DME）是长期危害糖尿病患者视力的眼部疾病,如果在患病早期及时发现并进行干预治疗可以有效预防视力损伤防止失明,因此高效准确的眼底疾病自动筛查方法尤为重要。近些年基于深度学习的DR或DME自动筛查方法达到了不错的分级精度,但大多数方法只关注于其中某一种特定疾病,缺乏通用性,并且往往模型参数过大导致不易于训练和临床应用。更重要的是大部分方法都没有去直面医疗数据集样本量少,带标注数据缺乏的问题。为了解决这些问题,本文在保证模型泛用性的前提下,从如何充分利用无标签数据和如何对数据进行扩增两个角度对小样本医疗数据集标注数据缺乏的问题进行了探索。为了提高模型泛化能力,本文提出了一种适合于多种分级任务的自适应注意块AAB,它能根据分级任务的不同进行自适应调整。从更好地利用无标签数据来解决带标签数据缺乏的角度,本文利用改进过的Mean Teacher半监督学习模型对本文提出的AABNet进行训练,取得了良好的效果。本文在Messidor数据集和DDR数据集上对所提出模型进行了评估,在Messidor数据集上的多项分级任务中取得了较于相关方法最好的表现,也优于DDR数据集上的其他方法。本文的模型仅有3.3M的参数,非常利于实际应用。从数据扩增的角度,本文提出了一种基于生成对抗网络的眼底生成模型。本文采用最小二乘GAN（LSGAN）作为模型的基础架构,对其生成器和判别器的网络结构进行了改进,在最终损失中增加了感知损失项,并用谱归一化作为鉴别器的归一化方法。模型的训练分为两个阶段,在第一阶段会训练一个用于眼底图像血管树分割的网络Ladder Net,在第二阶段会将血管树图像、FOV掩膜、硬性渗出、软性渗出、微血管瘤及出血的分割标注进行串联作为生成网络的输入。将血管树图像和真实图像串联作为正样本,将血管树图像与生成图像串联作为负样本对模型进行训练。本文的模型可以生成具有病理特征的眼底图像。通过控制这四种病理特征的形态可以创造出包含这些特征的眼底图像,实验结果表明使用本文方法生成的眼底图像清晰逼真并且逼近真实图像数据分布。
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