【摘 要】
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青光眼会对人的视力造成不可逆性失明,由于其发病初期没有任何明显症状,容易被患者忽视而导致失明。因此,青光眼的大规模早期筛查和预防对人的视觉健康尤为重要。然而,受限于各地医疗图像采集设备的差异,以及眼科专家人工诊断方式的高昂成本,青光眼的大规模普查难以推进。因此,迫切需要一种自动化方式来辅助医生进行大规模诊断筛查。其中准确的从视网膜眼底图像中分割出视盘和视杯是大批量筛查青光眼的必要前提。针对眼底视网
【基金项目】
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基于深度学习的视网膜图像分割及辅助诊断技术研究,国家自然科学基金项目.课题编号:61962054； 西北师范大学重大科研项目，面向心脑血管疾病智能辅助诊断的多模态医疗数据处理关键技术研究（nwnu-LKZD2021-06）；
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青光眼会对人的视力造成不可逆性失明,由于其发病初期没有任何明显症状,容易被患者忽视而导致失明。因此,青光眼的大规模早期筛查和预防对人的视觉健康尤为重要。然而,受限于各地医疗图像采集设备的差异,以及眼科专家人工诊断方式的高昂成本,青光眼的大规模普查难以推进。因此,迫切需要一种自动化方式来辅助医生进行大规模诊断筛查。其中准确的从视网膜眼底图像中分割出视盘和视杯是大批量筛查青光眼的必要前提。针对眼底视网膜图像中,采集时照明不均匀、病变区域与背景颜色对比度低等问题,研究人员提出了诸多基于模型匹配和基于超分辨率的解决方案,但是这些方案大多把视盘和视杯的分割作为两个单独的问题研究,部分依赖手工提取特征的方法仍旧容易受到图像噪声的影响。深度卷积神经网络可以自动学习特征与特征之间的关联信息,使得其成为当下主流的图像分割方法。然而目前大多数的深度卷积神经网络方法没有充分利用视杯是被包裹在视盘中的这一先验条件,也没能很好地缓解网络编码器-解码器之间的特征差异问题,这使得现有方法存在分割精度不够高的问题。针对上述问题,本文提出了基于Retinex理论和卷积神经网络的联合视盘视杯分割模型。论文的主要研究内容如下:（1）针对眼底视网膜图像采集时照明不均匀、病变区域与背景颜色区分度低等问题,本文融合了多尺度Retinex色彩恢复算法（MSRCR）和极化变换（PT）,提出一种名为MSRCR-PT的预处理方法。MSRCR-PT可以通过三个步骤来缓解图像噪声带来的影响,依次是:多尺度Retinex色彩恢复算法、视盘中心定位放大感兴趣区域和极化变换。在Drishti-GS1标准数据集上对MSRCR-PT预处理方法进行实验评估,从可视化后展示的图像处理结果来看,这三步可以明显提高视盘和视杯与背景部分的对比度,平衡视杯的比例,更好的展现视盘和视杯的空间关系,进而为之后模型的精确分割产生增益效果。（2）提出了一种由具有空间注意力的残差路径连接的编码器-解码器网络RSAP-Net（Residual Spatial Attention Path Network）,用于联合分割视盘和视杯。RSAP-Net主要由编码器、多分支上下文提取器模块（Multi-Branch Context Extractor Module,MBCE）、具有空间注意力的残差路径模块（Residual Spatial Attention Path Module,RSAP）和解码器组成。其中MBCE由多分支扩张卷积块（Multi-branch Dilated Convolution Block,MDC）和全局信息编码块（Global Information Coding Block,GIC）级联组成,用来提取全局上下文语义信息并生成较高级特征图。RSAP可以模拟编码器部分的卷积操作,生成较高级特征图,然后配合空间注意力方法,实现缓解编码器-解码器之间语义鸿沟、保留更多特征信息的目的。RSAP-Net具有良好的分割性能,它不仅缓解了编码器-解码器之间的语义鸿沟问题,而且保留了眼底图像的先验信息,产生了更精细的视盘视杯边界。（3）最后,将本文提出的模型和预处理方法应用于视盘视杯分割任务,在眼底视网膜图像标准数据集Drishti-GS1上的实验结果表明,RSAP-Net分割模型配合MSRC-PT预处理方法在标准数据集上取得了期望的分割性能。在视盘和视杯分割效果中,F1分数分别为0.9752和0.9012,BLE分别为6.33像素和11.97像素。
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