【摘要】：糖尿病性視網(wǎng)膜病變(Diabetic Retinopathy,DR)是主要的致盲眼病之一,微動脈瘤(Micro-aneurysm,MA)是其最早可檢測的微小異常。目前對于微動脈瘤的診斷主要依賴于專業(yè)眼科醫(yī)生對眼底視網(wǎng)膜圖像的篩查,這不僅對醫(yī)生的專業(yè)技能要求較高,診斷過程耗時耗力,而且隨著DR患者數(shù)量的急遽上升,醫(yī)療資源越發(fā)匱乏。近年來,結(jié)合人類視覺注意力理論在圖像處理方面取得了較好的成果,為解決人工篩查效率低等問題提供了很好的思路。因此,本文圍繞眼底圖像中微小目標(biāo)的自動化檢測問題開展了一系列的研究與實現(xiàn),包括基于多層注意力機制的目標(biāo)檢測算法及基于形態(tài)學(xué)的目標(biāo)置信度判別方法等,主要工作如下:(1)面向眼底圖像質(zhì)量均衡化方法的研究與實現(xiàn)。針對眼底圖像質(zhì)量不均及數(shù)量過少等問題,通過顏色空間及直方圖圖像增強理論,結(jié)合閾值分割算法和滑動窗口法,實現(xiàn)了眼底圖像質(zhì)量的均衡化,解決了小目標(biāo)特征不明顯和數(shù)據(jù)量不足等問題,并在多種目標(biāo)檢測模型上通過實驗驗證該處理方法有效可行。(2)基于多層注意力機制的目標(biāo)檢測算法的研究與實現(xiàn)。對于大多數(shù)目標(biāo)檢測算法在預(yù)測階段只采用了頂層特征,而小目標(biāo)特征不顯著等問題,構(gòu)建了一種注意力感受野的特征自選擇方法,選用小目標(biāo)特征較為明顯的特征層,然后基于注意力機制融合多層特征同時更多的關(guān)注對任務(wù)有用的信息,實現(xiàn)了微動脈瘤的初步檢測,并在小目標(biāo)的檢測性能上取得提升。(3)基于形態(tài)學(xué)目標(biāo)置信度判別方法的研究與實現(xiàn)。根據(jù)形態(tài)學(xué)分析微動脈瘤與血管之間的位置關(guān)系,利用U-net模型對眼底圖像進行血管的精確分割,通過血管分割圖以及候選目標(biāo)的位置坐標(biāo)計算出兩者之間的距離。根據(jù)該距離關(guān)系對初步檢測結(jié)果進行置信度評分并通過投票篩選出假陽性候選目標(biāo),完成微動脈瘤的二次篩選,能在保證精確度的同時檢測出更多微動脈瘤。
【圖文】：

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本文編號：2652542