發(fā)布時間：2021-06-14 13:32

　　糖尿病視網(wǎng)膜病變是糖尿病最嚴(yán)重也最常見的并發(fā)癥之一,表現(xiàn)為眼部的微血管病變,是導(dǎo)致失明的主要原因。目前專家診斷的過程依賴于對視網(wǎng)膜眼底圖像進行分析,找出病灶所在進而給出診斷結(jié)果和相應(yīng)的治療措施,但往往受限于醫(yī)療條件分布差異以及人工效率較低等原因,使得不少患者錯失了最佳診治時間,從而導(dǎo)致視覺損傷。因而提供自動視網(wǎng)膜眼底圖像分析算法并構(gòu)建模型對于輔助醫(yī)療診斷過程具有重要的意義。本文基于深度學(xué)習(xí)的方法,對視網(wǎng)膜眼底圖像進行研究分析,主要包括以下四個方面的內(nèi)容:（1）針對深度學(xué)習(xí)需要大量標(biāo)記數(shù)據(jù)而現(xiàn)實中病理數(shù)據(jù)獲取的有限性,對于圖像分類和分割任務(wù)分別采取了不同的數(shù)據(jù)預(yù)處理方式,包括圖像的去噪、歸一化、擴增以及后處理幾個方面,從而在有效擴增數(shù)據(jù)的同時完成了數(shù)據(jù)清洗工作。（2）提出了對視網(wǎng)膜眼底圖像疾病嚴(yán)重程度分類的Concise Net模型,該模型基于Inception和Res Net的組件架構(gòu),將經(jīng)過預(yù)處理后的圖像直接輸入網(wǎng)絡(luò)中,通過主干部分、殘差模塊以及遞減模塊提取特征后,進入輔助分類模塊完成初步分類,并融合該分類結(jié)果得到最終的輸出。（3）提出了對視網(wǎng)膜眼底圖像實現(xiàn)病灶分割的DRUnet模型... 

【文章來源】：華東師范大學(xué)上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

全球各地區(qū)2017年和2045年糖尿病成人患者數(shù)量統(tǒng)計分析圖

分別處理不同尺度的輸入，并最終合并在一起構(gòu)成特征向量進行分類，網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)如下圖2-1 所示。文章[25]也采用類似的算法來區(qū)分皮膚病癥，網(wǎng)絡(luò)中的每個流對應(yīng)處理不同分辨率的輸入。這里同樣也會涉及到對 3D 信息的融合，研究者們采用了多種處理方法。Setio 等人[26]從肺部 CT（ComputedTomography，計算機斷層掃描）的候選區(qū)域中提取了多達 9 個不同方向的片段并將其分別應(yīng)用在每個流中來綜

圖 2-2 U-net 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)圖示（3） 其他醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)是醫(yī)學(xué)圖像分析的重要研究內(nèi)容之一，是指對于一幅醫(yī)學(xué)圖像一系列的空間變換，使其可以與另一幅醫(yī)學(xué)圖像上的點對應(yīng)起來。文章[33]利NN 從不同的模式估計在兩幅圖像中提取出的小塊區(qū)域之間的相似性，進而對應(yīng)像素點。文章[34]利用 CNN 執(zhí)行 3D 到 2D 的 X 射線配準(zhǔn)，以評估手術(shù)植入物體的位置，該變換共涉及 6 個參數(shù)，包括 2 個平移參數(shù)、1 個縮放參 3 個角度參數(shù)，并針對兩個角度參數(shù)以 20 度的步長參數(shù)化特征空間，同時定 3D 模型的數(shù)字重建的 X 射線照片和實際的術(shù)中 X 射線的情況下訓(xùn)練單 CNN 以預(yù)測更新變換參數(shù)，通過在臨床應(yīng)用中進行定量評估表明該方法比傳統(tǒng)的純粹基于強度的方法具有更高的配準(zhǔn)成功率。因為醫(yī)學(xué)圖像的獲取通常比較困難且代價昂貴，因此學(xué)者們也提出利用深度

【參考文獻】：
期刊論文
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[2]糖尿病性視網(wǎng)膜圖像的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法[J]. 丁蓬莉,李清勇,張振,李峰.  計算機應(yīng)用. 2017(03)
[3]基于k均值聚類和自適應(yīng)模板匹配的眼底出血點檢測方法[J]. 肖志濤,趙北方,張芳,耿磊,吳駿,王雯,張欣鵬,蘇龍,陳莉明,單春燕.  中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報. 2015(03)
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本文編號：3229936