針對(duì)糖尿病視網(wǎng)膜病變的眼底圖像數(shù)據(jù),根據(jù)傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)出一種能夠針對(duì)此病程進(jìn)行自動(dòng)分類的網(wǎng)絡(luò)模型.引入一種全新的基于雙眼特征融合模型來比較不同模型結(jié)構(gòu)的處理效果,通過實(shí)驗(yàn)證明了此模型在對(duì)糖尿病視網(wǎng)膜病變眼底圖像進(jìn)行分類時(shí)的有效性和優(yōu)越性.通過對(duì)模型的損失函數(shù)進(jìn)行調(diào)整,分析得出在不同評(píng)價(jià)準(zhǔn)則下的最優(yōu)損失函數(shù).對(duì)錯(cuò)分的圖像樣本進(jìn)行分析,總結(jié)了造成錯(cuò)誤分類的兩種主要原因:微血管瘤特征的不明顯和相機(jī)偽影構(gòu)成的圖像噪聲. 

【文章來源】：中南民族大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,39(06)

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

(a)微血管瘤(左上);(b)黃色滲出和出血點(diǎn);(c)新生血管

糖網(wǎng)病眼底圖像的數(shù)據(jù)包含了不同個(gè)體的左右眼.每個(gè)個(gè)體的左右眼圖像具有極為相似的亮度、色彩與結(jié)構(gòu)特征,如圖2所示:表1為本文所使用數(shù)據(jù)的左右眼標(biāo)簽(標(biāo)簽是原始數(shù)據(jù)中糖網(wǎng)病病程的分類,為0-4類,共5類)統(tǒng)計(jì):左右眼為同一標(biāo)簽的數(shù)據(jù)占總數(shù)據(jù)的92.7%,左右標(biāo)簽相差1的數(shù)據(jù)占總數(shù)據(jù)的5.2%,由此可證明左眼與右眼標(biāo)簽具有較強(qiáng)的相關(guān)性.

使用的特征提取網(wǎng)絡(luò)參照VGG-16網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),為了使模型能夠更多的提取到圖像關(guān)于病灶的分布等高級(jí)特征,此模型在VGG-16模型的基礎(chǔ)上,在網(wǎng)絡(luò)后半部分適當(dāng)添加了卷積層,并對(duì)前半部分進(jìn)行修改以減小參數(shù)量和計(jì)算量、適應(yīng)圖像的輸入尺寸,具體結(jié)構(gòu)如圖4所示:圖4 特征提取網(wǎng)絡(luò)示意圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于殘差網(wǎng)絡(luò)的糖網(wǎng)病自動(dòng)篩查[J]. 鄒北驥,張子謙,朱承璋,陳昌龍,劉佳,歐陽平波.  計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào). 2019(04)
[2]糖尿病視網(wǎng)膜病變眼底圖像分類方法[J]. 梁平,熊彪,馮娟娟,廖瑞端,汪天富,劉維湘.  深圳大學(xué)學(xué)報(bào)(理工版). 2017(03)

博士論文
[1]深度學(xué)習(xí)在糖網(wǎng)病篩查中的研究與應(yīng)用[D]. 周磊.上海交通大學(xué) 2018

碩士論文
[1]眼底圖像的糖網(wǎng)病變分類研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 劉江明.電子科技大學(xué) 2019



本文編號(hào)：3449514