糖尿病視網(wǎng)膜病變是導(dǎo)致不可逆轉(zhuǎn)性失明的主要因素之一,早期篩查和及時的診治具有重要的意義。糖尿病視網(wǎng)膜病變診斷主要是根據(jù)眼底相機拍攝得到的彩色眼底圖像判別患者的糖尿病視網(wǎng)膜病變程度。本文結(jié)合視網(wǎng)膜整幅圖像的全局特征和不同類型病灶區(qū)域的局部特征實現(xiàn)疾病智能診斷,主要研究工作如下:針對不同嚴重程度的糖尿病視網(wǎng)膜病變圖像之間差異十分微小且特征提取困難的問題,本文提出了基于殘差-雙線性網(wǎng)絡(luò)的疾病診斷方法。通過引入雙線性特征,設(shè)計了殘差-雙線性卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以提取出眼底圖像豐富的語義信息,使網(wǎng)絡(luò)關(guān)注到具有辨別性的關(guān)鍵區(qū)域。基于傳統(tǒng)殘差塊進行改進,避免部分重要特征信息丟失,通過雙線性池化使不同通道之間的特征進行組合,獲取高級語義特征。另外,針對部分小病灶無法在深層網(wǎng)絡(luò)特征圖上較好的表達的問題,提出多層級特征融合方法,形成了不同層級的上下文信息。通過在EyePACS公開數(shù)據(jù)集上實驗對比分析,本文方法設(shè)計的網(wǎng)絡(luò)在敏感度和Kappa系數(shù)上均有提升。針對目前主流的病灶檢測算法中無法在一個統(tǒng)一的算法框架下實現(xiàn)同時提取不同類型病灶特征的問題,同時為了避免微小病灶被忽略,本文設(shè)計了基于圖像塊的病灶分類方法為疾病診斷...

【文章頁數(shù)】：89 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究工作的背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容
    1.4 章節(jié)安排
第二章 糖尿病視網(wǎng)膜病變疾病診斷方法綜述
    2.1 引言
    2.2 糖尿病視網(wǎng)膜病變介紹
    2.3 眼底圖像預(yù)處理方法
    2.4 糖尿病視網(wǎng)膜病變診斷方法
        2.4.1 基于傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的診斷方法
        2.4.2 基于深度學(xué)習(xí)的診斷方法
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于殘差-雙線性網(wǎng)絡(luò)的疾病診斷方法
    3.1 引言
    3.2 糖尿病視網(wǎng)膜病變診斷問題描述
    3.3 殘差-雙線性卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計
        3.3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作用層
        3.3.2 殘差模塊
        3.3.3 雙線性特征提取
        3.3.4 殘差-雙線性卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架
    3.4 實驗與分析
        3.4.1 實驗數(shù)據(jù)與實驗環(huán)境
        3.4.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.4.3 評判標準與參數(shù)設(shè)置
        3.4.4 實驗結(jié)果對比與分析
        3.4.5 實驗結(jié)論
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于病灶特征融合的疾病診斷方法
    4.1 引言
    4.2 多尺度特征融合的病灶分類
        4.2.1 病灶分類問題描述
        4.2.2 病變圖像塊提取
        4.2.3 多尺度特征融合
        4.2.4 多尺度特征融合網(wǎng)絡(luò)框架
    4.3 病灶特征融合的疾病診斷方法
        4.3.1 圖像預(yù)處理和可疑病灶區(qū)域提取
        4.3.2 病灶特征融合網(wǎng)絡(luò)框架
    4.4 實驗與分析
        4.4.1 數(shù)據(jù)集與評判標準
        4.4.2 實驗參數(shù)設(shè)置
        4.4.3 實驗結(jié)果與分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 本文總結(jié)
    5.2 未來展望
致謝
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果



本文編號：3786570