【摘 要】
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目的基于深度神经网络原理,通过对糖尿病视网膜病变的眼底图像分级,构建糖尿病视网膜病变辅助诊断模型,为人群中该类疾病筛查提供方便快捷的方法。方法采用图像增强技术对眼底图像数据进行预处理,分别使用Focal Loss、余弦退火、加权随机采样、图像高斯滤波混合加权方法优化深度卷积神经网络Inceptionv4和SENet154,构建出糖尿病视网膜病变的眼底图像分级模型,并用公开发表的Messidor数据
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目的基于深度神经网络原理,通过对糖尿病视网膜病变的眼底图像分级,构建糖尿病视网膜病变辅助诊断模型,为人群中该类疾病筛查提供方便快捷的方法。方法采用图像增强技术对眼底图像数据进行预处理,分别使用Focal Loss、余弦退火、加权随机采样、图像高斯滤波混合加权方法优化深度卷积神经网络Inceptionv4和SENet154,构建出糖尿病视网膜病变的眼底图像分级模型,并用公开发表的Messidor数据集中包含的糖尿病视网膜病变和黄斑水肿的眼底图像对所得到模型进行验证;最后用类激活图来标记出病灶区域,实现分级的可视化,辅助医生快速诊断。结果1.糖尿病视网膜病变分级模型中,本研究通过对数据集进行图像增强、损失函数调整、加权随机采样、学习率调整以及其他超参微调,多种优化方法叠加后模型在测试集上的0、1、2、3类的AUC分别为0.925（95%CI:0.898-0.952）、0.738（95%CI:0.711-0.764）、0.873（95%CI:0.848-0.898）、0.977（95%CI:0.957-0.997）;灵敏度分别为0.750、0.435、0.662、0.842;特异度分别为0.893、0.869、0.895、0.958;约登指数分别为0.643、0.304、0.557、0.800。并且余弦退火动态学习率的调整对模型分类性能提高最为明显,加权随机采样在不平衡数据集中对难学习类别的AUC提高相比其他方法更多,模型输出类激活图准确描绘出可疑的病灶区域。2.糖尿病黄斑水肿风险等级模型中,依据糖尿病性视网膜病变模型构建的优化方法,多种优化方法叠加后在测试集上0、1、2类AUC分别为0.965（95%CI:0.948-0.981）、0.881（95%CI:0.852-0.909）、0.963（95%CI:0.941-0.985）;灵敏度分别为0.976、0.545、0.822;特异度分别为0.821、0.979、0.981;约登指数分别为0.643、0.304、0.557。结论构建了基于深度学习的眼底图像自动分类的糖尿病视网膜病变和糖尿病黄斑水肿风险分级模型,取得了较高的AUC值。并且在数据集样本量小且类别不平衡的情况下,通过叠加余弦退火学习率、Focal Loss函数、Ben的图像增强和加权随机采样方法能够有效的提高模型对难学习类别的分类性能。同时模型绘制出类激活图能够准确定位可疑病灶区域,其以热力图形式对可疑病灶区域进行可视化,能直观辅助医生方便快捷诊断。
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