【摘 要】
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近年来,由于计算机算力的提升,机器学习及深度学习技术变得越来越成熟,逐渐渗透于各个行业。在医疗领域,深度学习算法已经被广泛部署在青光眼检测设备、脑电波检测机、X光图分析仪中。在医疗任务中,技术落地主要有两个难点,第一是人工标注成本昂贵,导致青光眼检测的眼底图像训练集的样本量较少,传统的数据增强方法已不足以满足任务的实际需要,会出现模型过拟合、鲁棒性不强等问题。第二是根据已有眼底知识,视杯视盘区域的
【基金项目】
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和企业合作的项目“眼底疾病自动筛查”；
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近年来,由于计算机算力的提升,机器学习及深度学习技术变得越来越成熟,逐渐渗透于各个行业。在医疗领域,深度学习算法已经被广泛部署在青光眼检测设备、脑电波检测机、X光图分析仪中。在医疗任务中,技术落地主要有两个难点,第一是人工标注成本昂贵,导致青光眼检测的眼底图像训练集的样本量较少,传统的数据增强方法已不足以满足任务的实际需要,会出现模型过拟合、鲁棒性不强等问题。第二是根据已有眼底知识,视杯视盘区域的分割信息对青光眼的诊断起着非常关键的作用,然而现有文献基本仅仅投入精力在改造网络结构方面,仅使用了最简单的图像融合方式,并未探究图像融合的最佳位置及图像融合的其他策略。针对目前学术与工业界青光眼检测算法还依然存在的问题,本文旨在设计基于深度学习的,能提升检测性能的算法。针对训练集样本不足的问题,提出了应用生成对抗网络生成更多训练数据,且考虑到训练集中有大量的未标注的真实眼底图像数据,也将它们做标注处理并扩充数据。针对图像融合的策略问题,本文探究了在深度神经网络的不同阶段做融合的效果差异,且利用自注意力机制,完成了更复杂的图像融合算法。最后将上述策略控制变量做消融实验,根据实验结果得到最佳的数据增强和图像融合策略。
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