【摘要】：晶體裂隙燈圖像是白內(nèi)障診斷的重要依據(jù)。有經(jīng)驗的醫(yī)生往往根據(jù)自己的經(jīng)驗,觀察晶體裂隙燈圖像,判斷白內(nèi)障的嚴(yán)重程度。傳統(tǒng)的基于圖像的白內(nèi)障分類方法首先需要人工設(shè)計特征,然后進(jìn)行分類器訓(xùn)練,該方法效率較低且主觀性強。為此,本文設(shè)計了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的白內(nèi)障特征自動學(xué)習(xí)模型,該模型能夠?qū)⒕w裂隙燈圖像按白內(nèi)障的嚴(yán)重程度分類,而且普遍適用于核性白內(nèi)障,皮質(zhì)性白內(nèi)障和后囊性白內(nèi)障,能夠較好地為臨床上白內(nèi)障的診斷提供輔助信息。本文的研究內(nèi)容主要分為四個部分:為了解決當(dāng)前缺乏白內(nèi)障圖像庫的問題,本課題從臨床上采集了大量患有不同類型白內(nèi)障的晶體裂隙燈圖像,并由眼科醫(yī)生根據(jù)嚴(yán)重程度將其分為正常晶體、早期白內(nèi)障晶體及白內(nèi)障晶體三類,以構(gòu)建MSLPP圖像庫;對MSLPP圖像庫中的圖像進(jìn)行預(yù)處理,采用OTSU-Hough相結(jié)合的方法對瞳孔部分進(jìn)行定位及分割,然后對分割后的圖像進(jìn)行光照增強和數(shù)據(jù)擴增處理;為了解決自動提取深度特征并分類的問題,本文利用ImageNet預(yù)訓(xùn)練過的Inception-V3模型及參數(shù)作為初始模型,并采用遷移學(xué)習(xí)的思想,改變?nèi)B接層后,用MSLPP圖像庫繼續(xù)訓(xùn)練,利用交叉驗證的方法不斷測試模型的準(zhǔn)確率,從而得到最終的分類模型;最后,本課題集合了前面所述的所有成果,開發(fā)了基于手機客戶端的白內(nèi)障篩查系統(tǒng),醫(yī)生能夠利用裝有該應(yīng)用系統(tǒng)的手機配合手機裂隙燈采集晶體裂隙燈圖像并上傳,系統(tǒng)會對上傳的圖像進(jìn)行預(yù)處理并自動反饋白內(nèi)障、早期白內(nèi)障和正常三種情況,具有較強的實用性。本文對白內(nèi)障篩查模型收集到的特征進(jìn)行了可視化分析,并從Accuracy、Recall、Precision和F1-meature四個角度評價模型的可靠性。為了證明白內(nèi)障篩查模型受光照的影響不大,本文將模型在亮環(huán)境和暗環(huán)境下作對比。實驗結(jié)果表明,模型識別準(zhǔn)確率為94.84%,有效實現(xiàn)了對白內(nèi)障圖像的分類,可以為眼科醫(yī)生提供輔助性診斷依據(jù)。
【圖文】：

圖 1.1 美國威斯康星白內(nèi)障分級系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)圖像Fig. 1.1 Standard images of the US Wisconsin Cataract Grading System由此可知，提出一種新穎的自動、客觀并且穩(wěn)定的診斷白內(nèi)障的計算機輔助必要。XuY 等[13]利用 ACHIKO-NC 數(shù)據(jù)庫，以晶體不透明度分類系統(tǒng) III（L

.1.1 圖像采集白內(nèi)障圖像的采集主要依賴于裂隙燈。裂隙燈主要分為三種，臺式裂隙燈、便攜隙燈和手機裂隙燈，如圖 2.1 所示。其中，，圖 2.1a 為臺式裂隙燈，在醫(yī)院的門診病用；圖 2.1b 為手持式裂隙燈，一般由專業(yè)的醫(yī)生外出篩查使用；圖 2.1c 為手機裂，需配合手機攝像頭使用，操作簡單，攜帶方便，可由非專業(yè)人員使用。
【學(xué)位授予單位】：沈陽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;TP18;R776.1

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本文編號：2703351