眼底視網(wǎng)膜血管的結(jié)構(gòu)和形態(tài)的變化往往和特定眼科及心血管疾病相關(guān),是診斷、篩查、預(yù)防相關(guān)疾病的重要依據(jù)。針對(duì)醫(yī)生判讀彩色眼底圖像效率低、需要豐富經(jīng)驗(yàn)的問(wèn)題,設(shè)計(jì)自動(dòng)的視網(wǎng)膜血管分割算法具有非常重要的研究和實(shí)踐意義。本文針對(duì)彩色眼底圖像視網(wǎng)膜血管分割問(wèn)題,結(jié)合了語(yǔ)義分割領(lǐng)域近年來(lái)的研究思路,提出了一種結(jié)合膨脹卷積、逐層解碼器和多尺度上下文融合模塊的全卷積分割網(wǎng)絡(luò),并在公開(kāi)血管分割數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練并測(cè)試了我們提出的全卷積網(wǎng)絡(luò)的效果。本文的貢獻(xiàn)主要包括下述幾點(diǎn):1.通過(guò)一個(gè)U-Net全卷積網(wǎng)絡(luò)作為基線模型,本文對(duì)視網(wǎng)膜血管分割數(shù)據(jù)集圖像的處理問(wèn)題進(jìn)行了研究。本文分析了數(shù)據(jù)集的裁剪采樣方式、預(yù)處理方式和增強(qiáng)方式對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的影響,并通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)和消融性分析篩選出性能更好的數(shù)據(jù)集處理方法,以及最優(yōu)的組合方式。2.本文回顧了語(yǔ)義分割領(lǐng)域近年來(lái)的研究思路,并選擇了一些代表性的、應(yīng)用于語(yǔ)義分割任務(wù)的全卷積網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)方法,測(cè)試這些方法在視網(wǎng)膜血管分割任務(wù)中是否也能起到提高效果。本文通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)證明了語(yǔ)義分割領(lǐng)域中常用的膨脹卷積和上下文融合模塊,在視網(wǎng)膜血管分割任務(wù)中也能提升網(wǎng)絡(luò)的分割精度。3.本文提出了一種結(jié)合膨脹殘差卷積模塊、逐層解碼器和上下文融合模塊的全卷積分割網(wǎng)絡(luò)。本文提出的方法結(jié)合了在語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)中常用的膨脹卷積模塊和上下文融合模塊,以及醫(yī)療影像分割任務(wù)中常用的跳層連接和逐層解碼器。我們提出的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能夠結(jié)合這幾種不同方法的優(yōu)勢(shì),獲得既分類準(zhǔn)確、又有精確邊緣的分割結(jié)果。本文提出的分割方法能夠較為準(zhǔn)確地分割出彩色眼底圖像中視網(wǎng)膜血管的結(jié)構(gòu)和形態(tài),在DRIVE數(shù)據(jù)集和CHASE_DBI數(shù)據(jù)集的對(duì)比試驗(yàn)中體現(xiàn)出目前為止最優(yōu)或次優(yōu)的分類和分割精度。同時(shí),本文也證明了針對(duì)語(yǔ)義分割任務(wù)設(shè)計(jì)的一些思路,同樣對(duì)視網(wǎng)膜血管分割這個(gè)特定任務(wù)具有一定提升作用。
【學(xué)位單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP391.41;R770.4
【部分圖文】：

于兩個(gè)類別之一：血管或者背景。眼底結(jié)構(gòu)是眼球的感光部分，不能自發(fā)光，通常情??況下人眼的眼底結(jié)構(gòu)需要借助眼底成像設(shè)備來(lái)獲得ｍ。通過(guò)眼底成像設(shè)備，可以對(duì)眼??球拍攝得到彩色眼底圖像，即本文所要研究的原始數(shù)據(jù)。正常的眼底圖像如圖２－１［２］??所示。??彩色眼底圖像主要包括視盤(pán)、視網(wǎng)膜、黃斑和視網(wǎng)膜中央動(dòng)靜脈血管。眼睛發(fā)生??病變的情況往往能從視網(wǎng)膜圖像上體現(xiàn)出來(lái)：圖２－２印展示了主要的４種眼底視網(wǎng)膜??病變，即視網(wǎng)膜水腫、視網(wǎng)膜出血、視網(wǎng)膜滲出及視網(wǎng)膜新生血管。當(dāng)前對(duì)眼底圖像??進(jìn)行診療的流程是利用眼底成像技術(shù)觀察眼底結(jié)構(gòu)或者拍攝彩色眼底圖像，再由專??家判讀彩色眼底圖像并進(jìn)行分析和診斷。為了提高眼底圖像診斷效率和精度，自動(dòng)化??的視網(wǎng)膜血管分割算法在眼科疾病自動(dòng)篩查系統(tǒng)和臨床實(shí)踐上都有重大意義。??２．３卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)??卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的常見(jiàn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，是一種專門(mén)處理具有??類似網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)（例如圖像數(shù)據(jù)可以被視作是二維的像素網(wǎng)格數(shù)據(jù)）的神經(jīng)網(wǎng)??１１??

?（ｄ）??圖２－２：?４種主要眼底視冋膜病變??點(diǎn)的輸入數(shù)據(jù)，如圖２－３。這樣模型需要存儲(chǔ)的參數(shù)就會(huì)顯著減少，不僅減少了模型??對(duì)存儲(chǔ)空間的需求，也提高了計(jì)算和統(tǒng)計(jì)效率：矩陣乘法的時(shí)間復(fù)雜度為〇＿ｘ；〇，??而卷積運(yùn)算的時(shí)間復(fù)雜度為〇（／ｔＸｎ），其中ｍ為輸入像素?cái)?shù)、ＩＩ為輸出像素?cái)?shù)、ｋ為??卷積核像素?cái)?shù)，通常而言ｋ比ｍ低幾個(gè)數(shù)量級(jí)仍能維持極佳的表現(xiàn)。??參數(shù)共享（ｐａｒａｍｅｔｅｒ?ｓｈａｒｉｎｇ）則指在一個(gè)模型的多個(gè)函數(shù)中使用相同的參數(shù)。和??傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重并不和輸入元素一一對(duì)應(yīng)，而是在整個(gè)輸??入元素集合上共享一個(gè)參數(shù)集合，這會(huì)使得模型的存儲(chǔ)需求從ｍｘｎ變?yōu)椋?ｘｎ，因??此會(huì)降低存儲(chǔ)參數(shù)量幾個(gè)數(shù)量級(jí)，如圖２４。??除此之外，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入數(shù)據(jù)具有平移等變（ｅｑｕｉｖａｒｉａｎｃｅ）性，即輸入進(jìn)??行平移

有向Ｇａｂｏｒ?yàn)V波器可以提取出圖像在特定方向的邊緣，而對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分??析研究表明淺層卷積層經(jīng)由學(xué)習(xí)得到的卷積核，有相當(dāng)一部分可以等效成有向Ｇａｂｏｒ??濾波器，如圖２－５［７］。??１４??
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