【摘要】：青光眼和糖尿病性視網(wǎng)膜病變已成為導(dǎo)致人類視力受損和失明的主要原因之一。對(duì)于眼底病患者來(lái)說(shuō),定期的篩查和及時(shí)治療非常重要,可以減緩疾病的發(fā)展,盡可能保留剩余視力。通過(guò)眼底相機(jī)拍攝的眼底圖像包含了大量有效信息,是醫(yī)生診斷眼底病的重要依據(jù)。目前臨床上,眼底病的篩查主要通過(guò)眼科醫(yī)生對(duì)眼底圖進(jìn)行分析與診斷,這不僅效率低并且對(duì)醫(yī)生的技術(shù)水平要求較高。隨著計(jì)算機(jī)和人工智能的發(fā)展,計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)越來(lái)越多的應(yīng)用到臨床診斷中,不僅可以減輕醫(yī)生工作負(fù)擔(dān)、提高診斷準(zhǔn)確率,對(duì)于推動(dòng)大規(guī)模的眼底普查也有重要意義。因此對(duì)眼底圖進(jìn)行精確的處理與分析有重要的臨床意義和科研價(jià)值。本文利用圖像處理技術(shù)和深度學(xué)習(xí)的方法,對(duì)眼底圖中的青光眼進(jìn)行識(shí)別,并對(duì)糖尿病視網(wǎng)膜病變的四種病灶進(jìn)行檢測(cè)與分割,為青光眼和糖網(wǎng)病的計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)奠定基礎(chǔ)。本文主要對(duì)以下幾個(gè)方面進(jìn)行研究:(1)針對(duì)青光眼分類問(wèn)題,我們分析了不同數(shù)據(jù)集之間存在的域差異,提出了一種基于標(biāo)簽信息的條件對(duì)抗遷移學(xué)習(xí)方法來(lái)提高青光眼診斷。和大多數(shù)現(xiàn)有的只匹配不同域之間邊緣分布的對(duì)抗遷移學(xué)習(xí)不同,我們匹配源領(lǐng)域和目標(biāo)領(lǐng)域的標(biāo)簽分布。并在三個(gè)青光眼數(shù)據(jù)集上進(jìn)行多組實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)證明了該方法在多個(gè)評(píng)估指標(biāo)上具有有效性,說(shuō)明了標(biāo)簽信息在遷移學(xué)習(xí)上起到很大作用。(2)糖網(wǎng)病病灶分割圖像預(yù)處理階段,提取了眼底圖的綠色通道,通過(guò)中值濾波和對(duì)比度受限的自適應(yīng)直方圖均衡化算法(CLAHE)對(duì)圖像進(jìn)行去噪和增強(qiáng)處理。此外,由于在眼底圖中視盤和病灶表現(xiàn)相似,我們對(duì)視盤結(jié)構(gòu)檢測(cè)并剔除,從而消除視盤對(duì)病灶分割的干擾,提高病灶區(qū)域的可檢測(cè)性。(3)在糖網(wǎng)病病灶分割過(guò)程中,由于不同病灶在眼底圖中尺寸不同,我們將U-Net網(wǎng)絡(luò)與多尺度方法融合,提出了基于多尺度的病灶分割算法。多尺度的輸入,有利于模型挖掘到全局的粗粒度特征和局部的細(xì)節(jié)特征,并將不同尺度的特征進(jìn)行融合。我們?cè)贗DRiD數(shù)據(jù)集上進(jìn)行多組實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該方法的有效性,說(shuō)明了多尺度特征的融合有利于提高分割精度。
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP391.41;TP18;R770.4

【參考文獻(xiàn)】

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1 高瑋瑋;沈建新;王玉亮;梁春;左晶;;基于多模板匹配的局部自適應(yīng)區(qū)域生長(zhǎng)法在視網(wǎng)膜內(nèi)出血自動(dòng)檢測(cè)中的應(yīng)用[J];光譜學(xué)與光譜分析;2013年02期

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本文編號(hào)：2656476