【摘 要】
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糖尿病性视网膜病变是糖尿病的严重并发症之一,已经成为当今世界成年人视力障碍和失明的主要原因。将深度学习应用到该病的病变检测中,根据病变程度的不同进行分类,可以辅助
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糖尿病性视网膜病变是糖尿病的严重并发症之一,已经成为当今世界成年人视力障碍和失明的主要原因。将深度学习应用到该病的病变检测中,根据病变程度的不同进行分类,可以辅助医生快速诊断病情,同时用热图的方式标记病变区域也能帮助医生快速寻找到眼底图像中的病变,辅助临床诊断。本课题以视网膜眼底图像为研究对象,主要研究内容为糖尿病性视网膜病变程度分级和病变区域的标记。在病变程度分级中,通过使用集成学习的方法,首先搭建并训练了两个二十六层的卷积核尺寸不同的卷积神经网络作为弱学习器。之后将这两个网络的最后一层池化层的输出特征保存下来,用于训练一个五层的全连接网络作为强学习器,以强学习器的输出作为病变图像的最终分类结果。本文的主要创新点是在病变分级的基础之上,对处于轻度和中度非增殖性糖尿病性视网膜病变的眼底图像,提出以热图的形式来标记图中病变所处区域的算法,通过对原图不同区域进行遮挡之后由卷积神经网络预测分类结果,将所有预测结果的差异性用热图的方法直观地展示出来。本文采用Kaggle网站的公共视网膜眼底图像进行实验,使用53576张眼底图像作为测试集检验网络模型的分级性能,在集成学习的模型中,作为弱学习器的卷积神经网络分级结果的kappa评分为0.80668,作为强学习器的全连接网络分级结果的kappa评分为0.83980。实验结果表明不论是单个卷积神经网络模型还是混合之后的整体模型都具备较高的准确度。在病变区域标记中,应用八十张经过人工核对病变位置的轻度或中度非增殖性视网膜病变的眼底图像进行测试,热图标记的结果与人工标记结果一致,实验表明该算法对于病变不严重的眼底图像能够准确地标记出病变区域。
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