機器學(xué)習在視網(wǎng)膜疾病中的應(yīng)用研究
發(fā)布時間:2021-04-21 15:19
研究背景近年來,全球糖尿病患者數(shù)量逐年增加,2017年全球成人糖尿病患者數(shù)量為4.51億。2018年,中國糖尿病患者發(fā)病人數(shù)超過1億,位于世界第二位。在眼科,糖尿病主要引起糖尿病視網(wǎng)膜病變,嚴重威脅患者視力。而全球估計有38%的糖尿病患者罹患視網(wǎng)膜病變。盡早診斷非增殖性糖尿病視網(wǎng)膜病變并經(jīng)過及時治療可長期保持有效的視力,延誤治療易造成嚴重視力損害。但是,我國注冊眼科醫(yī)師數(shù)量少,需接受篩查的患者數(shù)量較大,發(fā)展遠程智能篩查糖尿病視網(wǎng)膜疾病的技術(shù)就顯得尤為重要。近十年來,隨著大數(shù)據(jù)時代到臨及計算機算力的提高,機器學(xué)習、深度學(xué)習算法的高速發(fā)展,以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對人類神經(jīng)系統(tǒng)的成功模仿,推動了人工智能技術(shù)的發(fā)展。目前,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已成功運用于醫(yī)學(xué)圖像分類任務(wù)。在眼科學(xué)領(lǐng)域,已有大量人工智能研究運用于視網(wǎng)膜疾病、青光眼、白內(nèi)障及角膜病變等相關(guān)疾病的篩查診斷。美國衛(wèi)生監(jiān)管機構(gòu)食品藥品監(jiān)督管理局(Food and Drug Administration,FDA)已于2018年4月批準了世界上第一款人工智能醫(yī)療設(shè)備IDx-DR用于檢測DR。2018年8月1日起,我國《醫(yī)療器械分類目錄》正式生效。該目錄將...
【文章來源】:山東大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:57 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
符號說明
1 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 研究現(xiàn)狀及分析
1.3 論文的組織結(jié)構(gòu)
2 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的糖尿病視網(wǎng)膜病變眼底照片檢測
2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹
2.2 基于RESNET的糖尿病視網(wǎng)膜病變檢測基線模型
2.2.1 ResNet介紹
2.2.2 糖尿病視網(wǎng)膜病變檢測基線模型構(gòu)建
2.3 實驗結(jié)果分析
2.3.1 實驗評價指標
2.3.2 實驗分類標準
2.3.3 結(jié)果分析
2.4 小結(jié)
3 視網(wǎng)膜靜脈阻塞對糖尿病視網(wǎng)膜病變檢測模型的影響研究
3.1 視網(wǎng)膜靜脈阻塞與糖尿病視網(wǎng)膜病變相似性分析
3.2 視網(wǎng)膜靜脈阻塞眼底照片對糖尿病視網(wǎng)膜病變檢測模型的影響分析
3.2.1 數(shù)據(jù)集與數(shù)據(jù)預(yù)處理
3.2.2 實驗與結(jié)果分析
3.3 小結(jié)
4 基于糖尿病視網(wǎng)膜病變檢測基線模型及視網(wǎng)膜靜脈阻塞檢測微模型的雙層模型研究
4.1 視網(wǎng)膜靜脈阻塞檢測微模型建立
4.2 視網(wǎng)膜靜脈阻塞檢測微模型實驗結(jié)果及分析
4.2.1 視網(wǎng)膜靜脈阻塞微模型對視網(wǎng)膜靜脈阻塞的預(yù)測結(jié)果分析
4.2.2 視網(wǎng)膜靜脈阻塞檢測微模型對糖尿病視網(wǎng)膜的預(yù)測結(jié)果分析
4.3 基于邏輯回歸算法的雙層模型建立解決視網(wǎng)膜靜脈阻塞干擾問題
4.3.1 邏輯回歸算法基本原理
4.3.2 雙層模型構(gòu)建
4.3.3 實驗與結(jié)果分析
4.4 小結(jié)
5 總結(jié)與展望
參考文獻
致謝
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄
附錄
學(xué)位論文評閱及答辯情況表
【參考文獻】:
期刊論文
[1]全卷積多并聯(lián)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[J]. 李國強,張露. 小型微型計算機系統(tǒng). 2020(01)
[2]卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù)分析[J]. 賴策. 科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新. 2019(33)
[3]基于CNN的糖尿病視網(wǎng)膜病變圖像識別研究[J]. 潘楊帆,吳濤,顏二惠,胡奇奇,蔣鵬飛. 電腦知識與技術(shù). 2019(31)
[4]基于眼底照相的糖尿病視網(wǎng)膜病變?nèi)斯ぶ悄芎Y查系統(tǒng)應(yīng)用指南[J]. 袁進,雷博,張明,許言午,任海萍,楊衛(wèi)華,陳新建,魏雁濤,肖鵬,唐曉穎,夏鴻慧. 中華實驗眼科雜志. 2019 (08)
[5]基于FA-Net的視網(wǎng)膜眼底圖像質(zhì)量評估[J]. 萬程,游齊靖,孫晶,沈建新,俞秋麗. 中華實驗眼科雜志. 2019 (08)
[6]深度學(xué)習中標準化人工標注在早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變圖像識別中的應(yīng)用[J]. 汪佶,張貴華,林建偉,吉杰,邱坤良,張銘志. 中華實驗眼科雜志. 2019 (08)
[7]眼底閱片人工智能系統(tǒng)在糖尿病視網(wǎng)膜病變篩查中的臨床價值評價[J]. 李萌,王耿媛,夏鴻慧,唐曉穎,馮子卿,姚永嶼,黃義勁,范衛(wèi),袁哲,袁進. 中華實驗眼科雜志. 2019 (08)
[8]基于深度學(xué)習人工智能輔助診斷糖尿病視網(wǎng)膜病變研究現(xiàn)狀及展望[J]. 明帥,雷博. 中華實驗眼科雜志. 2019 (08)
[9]視網(wǎng)膜靜脈阻塞性黃斑水腫的治療[J]. 盧穎毅,戴虹. 臨床藥物治療雜志. 2019(06)
[10]國際眼科理事會(ICO)發(fā)布2012年全球眼科醫(yī)生數(shù)量[J]. 國際眼科雜志. 2012(12)
碩士論文
[1]面向不平衡數(shù)據(jù)分類問題的核邏輯回歸算法的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 王鵬.西安電子科技大學(xué) 2015
本文編號:3152002
【文章來源】:山東大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:57 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
符號說明
1 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 研究現(xiàn)狀及分析
1.3 論文的組織結(jié)構(gòu)
2 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的糖尿病視網(wǎng)膜病變眼底照片檢測
2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹
2.2 基于RESNET的糖尿病視網(wǎng)膜病變檢測基線模型
2.2.1 ResNet介紹
2.2.2 糖尿病視網(wǎng)膜病變檢測基線模型構(gòu)建
2.3 實驗結(jié)果分析
2.3.1 實驗評價指標
2.3.2 實驗分類標準
2.3.3 結(jié)果分析
2.4 小結(jié)
3 視網(wǎng)膜靜脈阻塞對糖尿病視網(wǎng)膜病變檢測模型的影響研究
3.1 視網(wǎng)膜靜脈阻塞與糖尿病視網(wǎng)膜病變相似性分析
3.2 視網(wǎng)膜靜脈阻塞眼底照片對糖尿病視網(wǎng)膜病變檢測模型的影響分析
3.2.1 數(shù)據(jù)集與數(shù)據(jù)預(yù)處理
3.2.2 實驗與結(jié)果分析
3.3 小結(jié)
4 基于糖尿病視網(wǎng)膜病變檢測基線模型及視網(wǎng)膜靜脈阻塞檢測微模型的雙層模型研究
4.1 視網(wǎng)膜靜脈阻塞檢測微模型建立
4.2 視網(wǎng)膜靜脈阻塞檢測微模型實驗結(jié)果及分析
4.2.1 視網(wǎng)膜靜脈阻塞微模型對視網(wǎng)膜靜脈阻塞的預(yù)測結(jié)果分析
4.2.2 視網(wǎng)膜靜脈阻塞檢測微模型對糖尿病視網(wǎng)膜的預(yù)測結(jié)果分析
4.3 基于邏輯回歸算法的雙層模型建立解決視網(wǎng)膜靜脈阻塞干擾問題
4.3.1 邏輯回歸算法基本原理
4.3.2 雙層模型構(gòu)建
4.3.3 實驗與結(jié)果分析
4.4 小結(jié)
5 總結(jié)與展望
參考文獻
致謝
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄
附錄
學(xué)位論文評閱及答辯情況表
【參考文獻】:
期刊論文
[1]全卷積多并聯(lián)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[J]. 李國強,張露. 小型微型計算機系統(tǒng). 2020(01)
[2]卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù)分析[J]. 賴策. 科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新. 2019(33)
[3]基于CNN的糖尿病視網(wǎng)膜病變圖像識別研究[J]. 潘楊帆,吳濤,顏二惠,胡奇奇,蔣鵬飛. 電腦知識與技術(shù). 2019(31)
[4]基于眼底照相的糖尿病視網(wǎng)膜病變?nèi)斯ぶ悄芎Y查系統(tǒng)應(yīng)用指南[J]. 袁進,雷博,張明,許言午,任海萍,楊衛(wèi)華,陳新建,魏雁濤,肖鵬,唐曉穎,夏鴻慧. 中華實驗眼科雜志. 2019 (08)
[5]基于FA-Net的視網(wǎng)膜眼底圖像質(zhì)量評估[J]. 萬程,游齊靖,孫晶,沈建新,俞秋麗. 中華實驗眼科雜志. 2019 (08)
[6]深度學(xué)習中標準化人工標注在早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變圖像識別中的應(yīng)用[J]. 汪佶,張貴華,林建偉,吉杰,邱坤良,張銘志. 中華實驗眼科雜志. 2019 (08)
[7]眼底閱片人工智能系統(tǒng)在糖尿病視網(wǎng)膜病變篩查中的臨床價值評價[J]. 李萌,王耿媛,夏鴻慧,唐曉穎,馮子卿,姚永嶼,黃義勁,范衛(wèi),袁哲,袁進. 中華實驗眼科雜志. 2019 (08)
[8]基于深度學(xué)習人工智能輔助診斷糖尿病視網(wǎng)膜病變研究現(xiàn)狀及展望[J]. 明帥,雷博. 中華實驗眼科雜志. 2019 (08)
[9]視網(wǎng)膜靜脈阻塞性黃斑水腫的治療[J]. 盧穎毅,戴虹. 臨床藥物治療雜志. 2019(06)
[10]國際眼科理事會(ICO)發(fā)布2012年全球眼科醫(yī)生數(shù)量[J]. 國際眼科雜志. 2012(12)
碩士論文
[1]面向不平衡數(shù)據(jù)分類問題的核邏輯回歸算法的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 王鵬.西安電子科技大學(xué) 2015
本文編號:3152002
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