眼底視網(wǎng)膜是唯一可用肉眼直接并集中觀察到動(dòng)脈、靜脈與毛細(xì)血管的部位,因而眼底圖像成為醫(yī)生診斷眼底疾病及糖尿病、高血壓、高血脂等疾病的重要依據(jù).高質(zhì)量的眼底圖像是醫(yī)生對眼底疾病患者進(jìn)行病情診斷與治療的前提.根據(jù)眼底相機(jī)采集到的視網(wǎng)膜圖像中眼底結(jié)構(gòu)清晰度、圖像對比度等條件對眼底圖像質(zhì)量進(jìn)行分類成為一個(gè)既具有研究價(jià)值又極具挑戰(zhàn)性的難點(diǎn)問題.首先簡述了眼底圖像質(zhì)量分類的研究意義和實(shí)用價(jià)值,回顧了其發(fā)展歷史;然后介紹了方法分類、每類方法的基本思想并梳理了各類方法中代表性算法及其特點(diǎn);之后針對用于眼底質(zhì)量分類的數(shù)據(jù)集,分析比較了主要眼底圖像質(zhì)量分類方法的性能.分析表明,傳統(tǒng)方法中依據(jù)眼底結(jié)構(gòu)特征判斷視網(wǎng)膜圖像質(zhì)量相較于通用圖像質(zhì)量參數(shù)更加客觀,而隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機(jī)器學(xué)習(xí)的出現(xiàn),在大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下,基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的質(zhì)量分類方法在準(zhǔn)確率與魯棒性方面性能更佳.最后對眼底圖像質(zhì)量分類未來的發(fā)展趨勢進(jìn)行展望. 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào). 2020,32(03)北大核心

【文章頁數(shù)】：12 頁

【部分圖文】：

較優(yōu)質(zhì)量眼底圖像示例

帶來福音,其在一定程度上緩解了眼科醫(yī)療資源欠發(fā)達(dá)地區(qū)的眼底疾病診斷問題,有利于減少非急診眼科患者的求診人數(shù),合理地實(shí)現(xiàn)有序就醫(yī)[2].遠(yuǎn)程閱片中心的眼科醫(yī)生可利用遠(yuǎn)程軟件進(jìn)行閱片,然后將診斷結(jié)果反饋給基層醫(yī)院的醫(yī)護(hù)人員及患者[3].然而,由于眼底圖像采集人員的經(jīng)驗(yàn)不一,在遠(yuǎn)程眼科傳輸?shù)膱D像中,近一半患者的眼底圖像存在不同程度的質(zhì)量缺陷問題,包括圖像曝光過強(qiáng)或過弱、眼底像存在鏡頭污跡或睫毛倒影、眼底位置不正或瞳孔過小導(dǎo)致的眼底像周邊區(qū)域黃色邊緣等,較優(yōu)與低質(zhì)量的眼底圖像對比示例如圖2和圖3所示[4].其中,低質(zhì)量的眼底圖像無法提供對眼底病變進(jìn)行后續(xù)診斷或分級的有效信息,導(dǎo)致誤診或延誤患者的最佳治療時(shí)間.因此,為了保證眼底圖像質(zhì)量,同時(shí)減少人工篩查的時(shí)間與精力,提高診斷的準(zhǔn)確性,在圖像采集過程中自動(dòng)且客觀地評價(jià)眼底圖像質(zhì)量是必要且緊迫的任務(wù).圖2較優(yōu)質(zhì)量眼底圖像示例a.眼底像曝光過弱b.眼底像曝光過強(qiáng)c.眼底像黃斑區(qū)暗影d.眼底像存在大光斑e.眼底像鏡頭污漬f.眼底像睫毛虛影圖3低質(zhì)量眼底圖像示例

第3期張芳,等:眼底圖像質(zhì)量分類綜述507圖12InceptionV3-CNN結(jié)構(gòu)示意圖[8]圖13MRDB-CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖[37](Res)與質(zhì)量分類模塊.首先,用7×7的卷積層提取眼底圖像的淺層特征;然后,將經(jīng)過最大池化層獲取到的眼底顯著特征作為改進(jìn)殘差密集模塊的輸入,利用MRDB中的局部密集連接、特征重用與殘差融合結(jié)構(gòu)獲取眼底圖像細(xì)節(jié);然后,通過殘差模塊和不同特征圖尺寸間的池化層不斷提取圖像顯著特征,將由全連接層作為特征分類器,并根據(jù)提取到的特征進(jìn)行眼底質(zhì)量二分類.最終眼底圖像中質(zhì)量較優(yōu)與質(zhì)量較差的分類準(zhǔn)確率均達(dá)到99.9%.以上對基于傳統(tǒng)算法與基于深度學(xué)習(xí)方法的眼底圖像質(zhì)量分類技術(shù)的研究進(jìn)展情況,總結(jié)如圖14所示.圖14眼底質(zhì)量分類方法分類圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：2998708