糖尿病诱发视网膜病变分级及评估模型研究

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糖尿病视网膜病变是糖尿病患者晚期可能出现的并发症,目前成为了糖尿病患者视力受损和致盲的主要原因。实现糖尿病患者糖尿病视网膜病变的自动诊断和病情分级有利于预防视力损害的发生。人工诊断及分级方式依赖于肉眼对彩色眼底图像中各类病灶(微血管瘤、渗出、出血等)的观察和统计,但由于视网膜结构的复杂性和病灶的微弱性,人工方式任务繁重且准确率不高。因此,通过计算机视觉技术实现视网膜病情自动评估,辅助医生进行医疗诊断,这是一项具有挑战和现实意义的工作。本文基于彩色眼底图像对视网膜进行了糖尿病视网膜病变诊断和病变等级自动分级的算法设计,主要研究内容如下:(1)提出了基于多特征联合的微血管瘤检测方法,实现了糖尿病视网膜的初期症状检测。针对目标显著性特征和纹理特征仅能描述微血管瘤本身特点却难以充分描述微血管瘤和背景的局部结构信息的问题,本文提出了环形梯度描述子来度量目标与背景的结构差异,经过特征级联后采用梯度提升树分类器进行分类,实现微血管瘤的精确检测。最终在公开数据集ROC和Ephtha-MA进行了测试,环形梯度描述子特征提升了微血管瘤的检测性能,在ROC数据集中,AUC值从0.9066提升到0.9409,在Ephtha-MA数据集中,AUC值从0.9615提升到0.9752。本文的算法最终在两个数据集中分别取得了0.356和0.630的FAUC值,Ephtha-MA数据集中的指标已达到领先水平。(2)对深度学习在彩色眼底图像上的分级应用进行了研究。在公开数据集APTOS 2019分别测试了卷积神经网络分类模型Res Net34、Res Net50和Dense Net121在各种参数设置下的分级性能。(3)提出了基于细粒度分类的糖尿病视网膜分级模型。传统的基于深度学习的眼底图像糖尿病视网膜病变分级模型仅会依靠图像级别的深度特征,然而区分不同等级的关键病灶在图像中仅占据少部分像素,这造成模型可解释性不强、泛化能力不高。本文根据各类病灶特点从原图提取病灶候选区并重组为新的病灶图像,并与原图像共同作为模型输入,通过特定的结构设计将图像特征和各类病灶重组图像的细粒度病变特征共同提取并用于分类。本文在公开数据集APTOS 2019和实际数据集进行了测试,引入细粒度特征后模型性能有所提升。在公开数据集中,Kappa值从0.8947提升到了0.9164,实际数据集中,Kappa值从0.6719提升到了0.8352。
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