基于深度学习的糖尿病视网膜病变分析与研究

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糖尿病视网膜病变(Diabetic retinopathy,DR)是糖尿病最常见的并发症之一,是世界上致盲率最高的眼科疾病。在DR早期,患者通常无法察觉到它所带来的影响,容易错过最佳的治疗时间。在临床诊断中,眼科医生通过观察患者的视网膜图像进行诊断,该方式非常依赖于医生的诊断经验,不仅诊断时间较长还非常耗费精力,易发生漏诊、误诊等情况。另外,我国患者人数众多而医疗资源又相对紧张,导致有的患者无法及时接受诊断和治疗。而定期筛查可以实现尽早发现病情,避免患者错过最佳的治疗时期。近年来,深度学习在医学图像领域应用广泛,并取得了显著的成果,利用计算机辅助诊断技术使得眼科医生能够根据DR图像对患者进行诊断已成为迫切需要。基于此,本文针对糖尿病视网膜病变图像,利用现有的深度学习框架和学习模型,构建DR分类和病灶分割模型,实现对DR图像的准确分类和关键病灶点渗出物的精确分割,这对于实现计算机辅助医生高效诊断具有非常重要的作用,主要研究工作如下:(1)针对现有深度学习模型由于DR不同病变图像之间差异过小而导致分类准确率较低的问题,本文设计了一种基于Mobile Net V2和Efficient Net B0模型集成及注意力机制(Attention mechanisms)的分类网络:ME-ANet。设计网络时采用集成的思想,将深度学习模型Mobile Net V2和Efficient Net B0的核心结构分阶段进行集成,构成模型的特征提取器,实现了对视网膜图像多尺度特征信息的融合。同时,设计全局注意力机制(Global attention mechanisms,GAM),并将其嵌入至不同阶段的集成模型中,来获取病变特征的权重信息,抑制非病变特征噪声。该网络实现了对图像浅层特征信息的充分提取,减少了微病灶特征信息在训练过程中的卷积丢失问题,有效提升了模型的分类性能。(2)针对现有深度模型对DR图像中渗出物病灶点分割精度不高而影响后期诊断的问题,本文构建了一种基于深度学习的糖尿病视网膜渗出物分割模型,该模型以UNet编码器-解码器结构为基本网络架构,同时结合Res Net50作为编码端的特征提取网络,这不仅实现对特征提取网络的进一步加深,还避免了模型训练中梯度消失的问题;在解码端,设计注意力层结构,并嵌入到解码单元中,来提升模型对小病灶点的识别能力;最后在模型解码端构建多特征尺度融合层,实现模型多尺度语义特征的学习。实验过程中采用Focal loss焦点损失函数,进一步强化模型对样本中小目标物体特征的学习优化。与其他渗出物分割模型相比,该模型分割性能较优,且具有普遍适用性。综上所述,本文构建深度学习分类模型,完成对糖尿病视网膜的病变分类任务,然后构建深度分割模型完成对糖尿病视网膜渗出物的分割任务,从而更加有针对性的实现计算机辅助医疗诊断的目的,进一步提高糖尿病视网膜病变的筛查和诊断效率。
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