眼底視網(wǎng)膜血管的結(jié)構(gòu)和形態(tài)的變化往往和特定眼科及心血管疾病相關(guān),是診斷、篩查、預(yù)防相關(guān)疾病的重要依據(jù)。針對醫(yī)生判讀彩色眼底圖像效率低、需要豐富經(jīng)驗的問題,設(shè)計自動的視網(wǎng)膜血管分割算法具有非常重要的研究和實踐意義。本文針對彩色眼底圖像視網(wǎng)膜血管分割問題,結(jié)合了語義分割領(lǐng)域近年來的研究思路,提出了一種結(jié)合膨脹卷積、逐層解碼器和多尺度上下文融合模塊的全卷積分割網(wǎng)絡(luò),并在公開血管分割數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練并測試了我們提出的全卷積網(wǎng)絡(luò)的效果。本文的貢獻主要包括下述幾點:1.通過一個U-Net全卷積網(wǎng)絡(luò)作為基線模型,本文對視網(wǎng)膜血管分割數(shù)據(jù)集圖像的處理問題進行了研究。本文分析了數(shù)據(jù)集的裁剪采樣方式、預(yù)處理方式和增強方式對網(wǎng)絡(luò)性能的影響,并通過對比實驗和消融性分析篩選出性能更好的數(shù)據(jù)集處理方法,以及最優(yōu)的組合方式。2.本文回顧了語義分割領(lǐng)域近年來的研究思路,并選擇了一些代表性的、應(yīng)用于語義分割任務(wù)的全卷積網(wǎng)絡(luò)改進方法,測試這些方法在視網(wǎng)膜血管分割任務(wù)中是否也能起到提高效果。本文通過對比實驗證明了語義分割領(lǐng)域中常用的膨脹卷積和上下文融合模塊,在視網(wǎng)膜血管分割任務(wù)中也能提升網(wǎng)絡(luò)的分割精度。3.本文提出了一種結(jié)合膨脹殘差卷積模塊、逐層解碼器和上下文融合模塊的全卷積分割網(wǎng)絡(luò)。本文提出的方法結(jié)合了在語義分割網(wǎng)絡(luò)中常用的膨脹卷積模塊和上下文融合模塊,以及醫(yī)療影像分割任務(wù)中常用的跳層連接和逐層解碼器。我們提出的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能夠結(jié)合這幾種不同方法的優(yōu)勢,獲得既分類準確、又有精確邊緣的分割結(jié)果。本文提出的分割方法能夠較為準確地分割出彩色眼底圖像中視網(wǎng)膜血管的結(jié)構(gòu)和形態(tài),在DRIVE數(shù)據(jù)集和CHASE_DBI數(shù)據(jù)集的對比試驗中體現(xiàn)出目前為止最優(yōu)或次優(yōu)的分類和分割精度。同時,本文也證明了針對語義分割任務(wù)設(shè)計的一些思路,同樣對視網(wǎng)膜血管分割這個特定任務(wù)具有一定提升作用。
【學(xué)位單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP391.41;R770.4
【部分圖文】：

于兩個類別之一：血管或者背景。眼底結(jié)構(gòu)是眼球的感光部分，不能自發(fā)光，通常情??況下人眼的眼底結(jié)構(gòu)需要借助眼底成像設(shè)備來獲得ｍ。通過眼底成像設(shè)備，可以對眼??球拍攝得到彩色眼底圖像，即本文所要研究的原始數(shù)據(jù)。正常的眼底圖像如圖２－１［２］??所示。??彩色眼底圖像主要包括視盤、視網(wǎng)膜、黃斑和視網(wǎng)膜中央動靜脈血管。眼睛發(fā)生??病變的情況往往能從視網(wǎng)膜圖像上體現(xiàn)出來：圖２－２印展示了主要的４種眼底視網(wǎng)膜??病變，即視網(wǎng)膜水腫、視網(wǎng)膜出血、視網(wǎng)膜滲出及視網(wǎng)膜新生血管。當前對眼底圖像??進行診療的流程是利用眼底成像技術(shù)觀察眼底結(jié)構(gòu)或者拍攝彩色眼底圖像，再由專??家判讀彩色眼底圖像并進行分析和診斷。為了提高眼底圖像診斷效率和精度，自動化??的視網(wǎng)膜血管分割算法在眼科疾病自動篩查系統(tǒng)和臨床實踐上都有重大意義。??２．３卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)??卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是應(yīng)用于計算機視覺領(lǐng)域的常見網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，是一種專門處理具有??類似網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)（例如圖像數(shù)據(jù)可以被視作是二維的像素網(wǎng)格數(shù)據(jù)）的神經(jīng)網(wǎng)??１１??

?（ｄ）??圖２－２：?４種主要眼底視冋膜病變??點的輸入數(shù)據(jù)，如圖２－３。這樣模型需要存儲的參數(shù)就會顯著減少，不僅減少了模型??對存儲空間的需求，也提高了計算和統(tǒng)計效率：矩陣乘法的時間復(fù)雜度為〇＿ｘ；〇，??而卷積運算的時間復(fù)雜度為〇（／ｔＸｎ），其中ｍ為輸入像素數(shù)、ＩＩ為輸出像素數(shù)、ｋ為??卷積核像素數(shù)，通常而言ｋ比ｍ低幾個數(shù)量級仍能維持極佳的表現(xiàn)。??參數(shù)共享（ｐａｒａｍｅｔｅｒ?ｓｈａｒｉｎｇ）則指在一個模型的多個函數(shù)中使用相同的參數(shù)。和??傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重并不和輸入元素一一對應(yīng)，而是在整個輸??入元素集合上共享一個參數(shù)集合，這會使得模型的存儲需求從ｍｘｎ變?yōu)椋?ｘｎ，因??此會降低存儲參數(shù)量幾個數(shù)量級，如圖２４。??除此之外，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對輸入數(shù)據(jù)具有平移等變（ｅｑｕｉｖａｒｉａｎｃｅ）性，即輸入進??行平移

有向Ｇａｂｏｒ濾波器可以提取出圖像在特定方向的邊緣，而對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分??析研究表明淺層卷積層經(jīng)由學(xué)習(xí)得到的卷積核，有相當一部分可以等效成有向Ｇａｂｏｒ??濾波器，如圖２－５［７］。??１４??
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本文編號：2882194