【摘要】：青光眼是目前世界上致盲率較高的一種眼科疾病。早期青光眼沒(méi)有明顯的癥狀,一旦患者發(fā)現(xiàn)視力下降和視野缺失時(shí),往往已經(jīng)達(dá)到青光眼晚期,病程不可逆轉(zhuǎn)。在臨床上,眼科醫(yī)生使用彩色眼底圖像對(duì)患者進(jìn)行初步的眼底篩查。但目前眼科疾病的臨床診斷嚴(yán)重依賴(lài)于眼科醫(yī)生的醫(yī)學(xué)經(jīng)驗(yàn),導(dǎo)致檢查結(jié)果差異性較大。在大規(guī)模眼底檢查中,醫(yī)生需要花費(fèi)大量的時(shí)間和精力,因而存在誤診和漏診的現(xiàn)象。因此,本文使用計(jì)算機(jī)輔助診斷技術(shù),通過(guò)結(jié)合圖像處理和深度學(xué)習(xí)技術(shù)輔助眼科醫(yī)生進(jìn)行大規(guī)模眼底檢查。在眼底圖像中,青光眼疾病的發(fā)生常表現(xiàn)為視神經(jīng)萎縮和視盤(pán)線狀出血,即視盤(pán)、視杯和視網(wǎng)膜血管發(fā)生變化。因此,利用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)視盤(pán)、視杯和視網(wǎng)膜血管等結(jié)構(gòu)的準(zhǔn)確分割和相關(guān)各項(xiàng)參數(shù)的測(cè)量,對(duì)青光眼疾病的初步篩查和后期診斷具有重要的意義。針對(duì)目前已有分割算法存在準(zhǔn)確率不高、靈敏度較低和錯(cuò)誤識(shí)別分割區(qū)域等問(wèn)題,本文基于深度學(xué)習(xí)的基本理論,設(shè)計(jì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)視網(wǎng)膜血管、視盤(pán)和視杯結(jié)構(gòu)的分割,并利用分割結(jié)果計(jì)算臨床參數(shù)來(lái)輔助眼科醫(yī)生進(jìn)行青光眼疾病的初步篩查工作。本文的主要工作如下:首先,針對(duì)已有血管分割算法對(duì)眼底圖像中細(xì)小血管分割準(zhǔn)確率不高以及靈敏度較低的問(wèn)題,提出一種改進(jìn)U型網(wǎng)絡(luò)的眼底圖像血管分割算法。該算法利用殘差網(wǎng)絡(luò)的思想,將傳統(tǒng)卷積層串行連接方式改為殘差映射相疊加的方式,并在卷積層之間加入批量歸一化和PReLU激活函數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化。算法在DRIVE和CHASE_DB1眼底數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),相較文獻(xiàn)中最好的算法在準(zhǔn)確率、靈敏度和AUC上平均提高了2.47%、0.21%和0.35%。其次,針對(duì)已有視盤(pán)視杯分割算法對(duì)眼底圖像中視盤(pán)和視杯分割精度不高以及錯(cuò)誤識(shí)別分割區(qū)域的問(wèn)題,提出了一種利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)眼底視盤(pán)視杯分割的算法。該算法通過(guò)設(shè)計(jì)全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并結(jié)合全連接條件隨機(jī)場(chǎng)作為后處理來(lái)分割眼底圖像中的視盤(pán)視杯區(qū)域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法改善了對(duì)視盤(pán)視杯區(qū)域邊緣的識(shí)別,提高了分割的精度。最后,為了驗(yàn)證本文提出算法的實(shí)用性,本文在醫(yī)院中采集到的50幅臨床彩色眼底圖像上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),實(shí)現(xiàn)了青光眼疾病的初步篩查。利用本文提出的網(wǎng)絡(luò)模型分割出視網(wǎng)膜血管、視盤(pán)和視杯結(jié)構(gòu),計(jì)算杯盤(pán)比、神經(jīng)視網(wǎng)膜邊緣比率和視網(wǎng)膜血管比率等臨床參數(shù)來(lái)初步篩查青光眼疾病。實(shí)驗(yàn)表明,本文辨別疑似青光眼疾病的準(zhǔn)確率可達(dá)96%。
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;TP18

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本文編號(hào)：2588755