糖尿病引發(fā)的視網(wǎng)膜病變因其早期病癥不顯著,晚期不能根治,一直是困擾眼科醫(yī)學(xué)難點(diǎn)問題。臨床實(shí)踐證明,此類疾病的早期發(fā)現(xiàn),對(duì)于疾病的控制和治療有著十分重要的意義。不同領(lǐng)域科研工作者從不同角度在這個(gè)領(lǐng)域開展相關(guān)研究工作,其中,將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于眼底病變的早期發(fā)現(xiàn),是這一領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向。近年來,以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為核心的深度學(xué)習(xí)發(fā)展迅速,特別在圖像和語音識(shí)別領(lǐng)域表現(xiàn)出了卓越的性能,并且成功應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像診斷領(lǐng)域。本文開展了基于殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Residual Networks,ResNets)眼底視網(wǎng)膜病變圖像識(shí)辨和病癥自動(dòng)描述研究,主要研究內(nèi)容如下:1)開展樣本生成、圖像增強(qiáng)方法研究,以克服樣本不充分,分布不均衡等問題,從而有效的提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)質(zhì)量。2)提出了基于ResNet(殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))對(duì)眼底圖像進(jìn)行分類方法,針對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中,隨深度增加學(xué)習(xí)率出現(xiàn)飽和甚至下降等問題,采用殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過殘差學(xué)習(xí)來解決退化問題,并且修改殘差網(wǎng)最后一層進(jìn)行分類,達(dá)到將病變分類的目的。3)提出了基于ResNet-LSTM模型的眼底圖像標(biāo)注和理解方法。模型分兩層,底層為ResNet,用于圖像特征提取,上層為LSTM,將ResNet輸出的特征進(jìn)行處理,最終輸出關(guān)于該圖像的描述信息。
【學(xué)位單位】：山東工商學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：R774.1;TP391.41
【部分圖文】：

色病變”[2]。鑒于這個(gè)原因，糖尿病視網(wǎng)膜病變非增殖期的診斷和治療顯要。病變的早期階段，糖尿病視網(wǎng)膜病變?cè)谂R床上沒有明顯癥狀。最近研究顯糖尿病患者住院后仍無法確診是否患有糖尿病視網(wǎng)膜病變。為了防止這種般方法是對(duì)糖尿病患者進(jìn)行定期眼底篩查，以驗(yàn)證視網(wǎng)膜病變是否存在動(dòng)篩查方式耗時(shí)耗力，不確定性較大，隨著圖像識(shí)別技術(shù)的不斷進(jìn)步，采技術(shù)對(duì)眼底病變進(jìn)行輔助篩查，已成為發(fā)展趨勢(shì)。究背景及意義權(quán)威機(jī)構(gòu)研究預(yù)測(cè)，2030 年全球糖尿病患者將由 2000 年的 2.8％增加其中，約有 5％的糖尿病患者患有糖尿病視網(wǎng)膜病變。在我國目前眼科醫(yī) 2.7 萬人，有能力開展眼科手術(shù)的不足 4000 人，住在醫(yī)療資源相對(duì)缺乏的遠(yuǎn)地區(qū)的眼病患者，由于無法及時(shí)得到有效的診斷治療，導(dǎo)致視力嚴(yán)重下甚至致盲[3]。

在許多不足之處：首先某些眼科醫(yī)師專業(yè)水平村和社區(qū)病院難以開展綜合醫(yī)療服務(wù)，很難完治療；在眼病治療之后難以開展眼底病變的監(jiān)遠(yuǎn)的眼底病變患者來說，與眼科醫(yī)院中的專業(yè)，存在很多不便和困難，醫(yī)生和眼病患者對(duì)這診斷眼底病變[4]的方法可以顯著減少病變篩查機(jī)較高的準(zhǔn)確性，能確保更有效地分析大量病分類系統(tǒng)的示意圖。采用圖像識(shí)別系統(tǒng)可以實(shí)個(gè)過程�，F(xiàn)階段糖尿病無法實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的篩查系統(tǒng)來協(xié)助醫(yī)生實(shí)現(xiàn)大規(guī)模高效率的診斷篩查測(cè)，病患信息的整理歸納。構(gòu)建計(jì)算機(jī)輔助診來說，除了可以幫助病患實(shí)現(xiàn)大規(guī)模篩查診斷治療時(shí)機(jī)，并有效控制糖尿病視網(wǎng)膜病變引發(fā)

度學(xué)習(xí)的本質(zhì)簡單，主要是數(shù)據(jù)和模型，兩者解深度學(xué)習(xí)模型和與一般機(jī)器學(xué)習(xí)模型的不同，學(xué)習(xí)的重要性，并且直接影響到深度學(xué)習(xí)模型的分類任務(wù)也會(huì)存在一個(gè)難題，由于分類對(duì)象的不本數(shù)目并不均衡，本文所研究的分類問題缺乏令習(xí)模型中。因此，為了達(dá)到滿意的精度，本文通據(jù)集。增強(qiáng)處理本對(duì)模型訓(xùn)練的重要，通過模型的訓(xùn)練學(xué)習(xí)，充大量的圖像才能滿足模型訓(xùn)練，因初始的神經(jīng)智能。如圖 2.1，對(duì)于三幅圖中同一個(gè)網(wǎng)球，但是訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于圖像內(nèi)容的理解是不同的。

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本文編號(hào)：2830902