【摘 要】
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青光眼是一种发病缓慢、早期病症不明显、致盲率高的对视神经损伤不可逆的眼病,因此针对早期青光眼的普查格外重要。很多学者研究利用神经网络分析眼底图像诊断青光眼,但是目前该领域面临很多问题,如眼底数据集资源匮乏,大规模青光眼普查需求无法满足,现有的分割网络不能稳定准确分割不同病变的眼底图像,现有的分类网络的分类准确率也不够理想。为了解决现有研究的问题,本文基于深度学习对青光眼诊断方法进行了深入的研究,研
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青光眼是一种发病缓慢、早期病症不明显、致盲率高的对视神经损伤不可逆的眼病,因此针对早期青光眼的普查格外重要。很多学者研究利用神经网络分析眼底图像诊断青光眼,但是目前该领域面临很多问题,如眼底数据集资源匮乏,大规模青光眼普查需求无法满足,现有的分割网络不能稳定准确分割不同病变的眼底图像,现有的分类网络的分类准确率也不够理想。为了解决现有研究的问题,本文基于深度学习对青光眼诊断方法进行了深入的研究,研究内容如下:(1)在眼底图像预处理环节,为了解决视杯分割中冗余信息影响网络分割性能的问题,本文基于视盘自身明显的特征在灰度化的眼底图像上定位出视盘的位置并完成视盘ROI区域的提取,该方法简单易实现;为了解决青光眼分类诊断中冗余信息影响分类性能的问题,本文采用简化U-net网络提取视盘ROI区域,该方法快速高效;为了解决数据集样本质量不均衡的问题,本文采用数据扩充增加样本数量,同时采用CLAHE图像增强算法提高眼底视盘区域的对比度和亮度,使网络更好地学习眼底图像中的特征。预处理后的数据集一定程度上提升了分割网络的分割精度和分类网络的分类准确率。(2)在基于改进U-net分割网络的青光眼诊断方法中,为了解决现有分割网络分割精度不高以及对不同病变眼底分割效果不稳定的问题,本文提出一种改进型U-net(DRU-net)分割视盘和视杯。通过引入可变卷积增强网络适应不规则图形的分割性能;通过引入残差模块提升对浅层特征的利用率,强化浅层特征和深层特征的联系;通过减少深层卷积层的卷积核数以及使用1×1卷积降低网络运算参数,减少网络训练时间;通过优化卷积结构提高网络的泛化能力,降低网络过拟合。为了更好的评估青光眼,本文将DRU-net分割出的视盘和视杯结构拟合盘沿,利用盘沿图像计算青光眼诊断指标,从分割角度实现青光眼诊断。实验结果表明,本文所提出的DRU-net具有较高的分割精度,对不同病情的眼底图像都能取得稳定精确的分割效果,诊断指标也能准确有效地评估青光眼。(3)在基于迁移学习分类网络的青光眼诊断方法中,为了解决不同数据集样本尺寸差异大以及现有深度分类网络鲁棒性较弱和识别准确率较低的问题,本文提出一种基于简化U-net联合迁移学习分类网络的青光眼诊断框架。首先通过简化U-net提取眼底ROI图像作为输入图像,然后实验筛选出Alex Net作为预训练网络并采用微调技术优化网络的深层参数,最后将数据集输入网络训练,输出诊断结果。实验结果表明,使用迁移网络Alex Net大大加快了训练速度,微调技术有效的改善了网络分类性能和鲁棒性。
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