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基于深度學習的視網膜病變光學相干斷層圖像識別

發(fā)布時間:2021-03-07 23:03
  截止至2017年,全球糖尿病患者已達4.25億人次。隨著糖尿病患者病程的延長,患糖尿病性視網膜病的風險就越高,且此病現(xiàn)今已成為糖尿病患者視力障礙甚至失明的主要原因。如糖尿病性黃斑水腫就是一種危及糖尿病患者視力的常見癥狀。此外,黃斑變性也是另一種常見的可致盲眼病。這些疾病的早期診斷與治療,是防止視力惡化的關鍵。但如此大量的篩查和診斷工作必定需要相當數量的專業(yè)眼科醫(yī)生,而在中國的一線城市甚至發(fā)達國家都存在著醫(yī)生缺口問題,在農村等欠發(fā)展地區(qū)則更為嚴重。鑒于上述存在的問題,本文的主要貢獻是深入研究前沿計算機視覺技術,并將其應用于醫(yī)療圖像病變識別任務;構造一款可用于醫(yī)療圖像自動篩選和診斷的智能識別系統(tǒng);該系統(tǒng)可用于在線診斷,方便醫(yī)生和患者使用。在視網膜病變識別任務中,主要使用兩個開源的視網膜OCT圖像數據集,數據標簽均由專業(yè)眼科醫(yī)師手動標注。其中,2014BOESrinivasan包括3231張OCT圖像,分類任務為AMD、DME和NORMAL三類;OCT2017包括84484張OCT圖片,分類任務為CNV、DME、DRUSEN和NORMAL四類。基于... 

【文章來源】:廣東工業(yè)大學廣東省

【文章頁數】:67 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于深度學習的視網膜病變光學相干斷層圖像識別


000-2017年全球糖尿病患者數量變化曲線

條紋,光學相干斷層掃描,工作原理圖


圖 2-1 光學相干斷層掃描的工作原理圖Figure. 2-1 The Schematic of optical coherence tomography在 OCT 系統(tǒng)中,光被分成兩個臂,來自樣品臂的反射光與來自參考臂的參考光組合產生了干涉圖案。另外,光學相干斷層掃描技術主要分為兩類:時域光學相干斷層掃描(TD-OCT)和頻域光學相干斷層掃描(FD-OCT)。在 TD-OCT 中,參考臂的路徑長度隨時間變化,低相干干涉測量的特性是只有當光程差位于光源的相干長度內時,才能實現(xiàn)干涉,即一系列暗和明的條紋。這種方法的缺點是操作相對比較復雜。而 FD-OCT 是新一代的成像技術,利用光譜分離的檢測器來獲取寬帶干擾,深度掃描可以通過采集光譜的傅里葉變換被立即計算出來,而不需要移動參考臂,只需要改變光源的光波頻率就可以實現(xiàn)信號的干涉。相比 TD-OCT,F(xiàn)D-OCT 的優(yōu)點是掃描速度更快,產生的圖像分辨率更高,操作也更安全。根據光源的不同,F(xiàn)D-OCT 又可分為激光掃描 OCT(SS-OCT)和光譜 OCT

OCT圖像,視網膜,叢狀層,感光層


廣東工業(yè)大學碩士學位論文圖 2-2 為一個健康的視網膜 OCT 圖像。其中 ILM 表示內界膜;OP 表示外叢狀層;IPL 表示內叢狀層;INL 表示內核層;ONL 表示外核層;GCL 表示神經節(jié)細胞層;ELM 表示外界膜;NFL 表示神經纖維層;RPE 表示視網膜色素上皮;Choroid表示脈絡膜;IS 表示內感光層;OS 表示外感光層; OPR 表示外光感受器、色素上皮復合體。


本文編號:3069961

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