【摘 要】
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在临床医学中,视网膜眼底图像是眼科医生用于诊断糖尿病视网膜病变(糖网病变)的主要依据。但由于人工诊断过程耗时耗力又严重依赖于诊断医生的专业能力,无法满足逐年上升的病患需求,导致不少病人得不到及时的诊断从而延误了最佳治疗时机。因此,眼底图像的糖网病变的自动分类的研究与实现,对于糖网病变的及时发现与治疗有着重要意义。本文主要针对于眼底数据集数据不平衡、眼底图像中病灶特征分布稀疏以及深度学习模型缺乏解释
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在临床医学中,视网膜眼底图像是眼科医生用于诊断糖尿病视网膜病变(糖网病变)的主要依据。但由于人工诊断过程耗时耗力又严重依赖于诊断医生的专业能力,无法满足逐年上升的病患需求,导致不少病人得不到及时的诊断从而延误了最佳治疗时机。因此,眼底图像的糖网病变的自动分类的研究与实现,对于糖网病变的及时发现与治疗有着重要意义。本文主要针对于眼底数据集数据不平衡、眼底图像中病灶特征分布稀疏以及深度学习模型缺乏解释性问题,基于深度学习和主动学习等方法,研究并设计一个准确高效的糖网病变分类模型,本文的主要研究内容包括以下三个方面:1.针对眼底数据集类别间数据量极不平衡的问题,提出了基于多任务网络的改进的AIFT(active,incremental fine-tuning)算法,对AIFT算法中的主动筛选样本、噪声样本清除和持续微调方法进行改进。实验证明,改进的算法与AIFT算法相比可以节省20%的训练时间,与随机选择增量训练样本相比可以减少40%训练时间。2.针对眼底图像中病灶特征分布稀疏、传统深度学习模型可解释性低的问题,提出了基于病灶检测的糖网病变分类模型。首先,基于图像切片对眼底图像中关键病灶(出血、渗出和微动脉瘤)进行检测,提高了模型的可解释性。其次,结合病灶检测结果对多任务网络的结果进行修正。实验证明该模型准确率达到了79%,敏感度达到了68%。3.设计并实现了糖网病变分类系统,对患者的糖网病变病情进行自动诊断与管理,并将患者相应的病情诊断级别和病灶检测结果进行可视化呈现。在实际临床测试中,本系统体现出了较高的实用价值。
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