【摘 要】
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在采用有监督的深度学习方法从眼底图像中分割出视网膜血管时,需要有多样性的眼底图像及对应的血管分割金标准训练。分割金标准往往需要手工标注,工作量大。针对大规模训练数据获取困难的问题,采用生成对抗网络生成图像不失为一种有效方法。根据眼底图像及其对应血管图像的生成需求,提出了一种先从噪声生成血管图像,再从血管图像生成眼底图像的两阶段方案。在第一阶段,为了从小规模的噪声生成大尺寸（即高分辨率）的血管图像,
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在采用有监督的深度学习方法从眼底图像中分割出视网膜血管时,需要有多样性的眼底图像及对应的血管分割金标准训练。分割金标准往往需要手工标注,工作量大。针对大规模训练数据获取困难的问题,采用生成对抗网络生成图像不失为一种有效方法。根据眼底图像及其对应血管图像的生成需求,提出了一种先从噪声生成血管图像,再从血管图像生成眼底图像的两阶段方案。在第一阶段,为了从小规模的噪声生成大尺寸（即高分辨率）的血管图像,设计了PG-EMD-DCGAN（Progressive Growing EMD DCGAN）模型,以深度卷积生成对抗网络（Deep Convolution Generative Adversarial Networks,DCGAN）为基本结构;引入EMD（Earth-Mover Distance,EMD）损失,以保证生成血管图像的多样性;采用生成对抗网络渐进式演化的思想,通过网络一代代地继承和扩展,生成器和判别器网络层数渐进扩大,生成的图像从低分辨率逐步提高。在第二阶段中,从血管图像生成眼底图像时,将血管图像作为一种条件,以Pix2Pix HD为条件生成对抗网络的基本结构,设计了双尺度的生成器和判别器,在网络的不同层级上判别不同分辨率状态下生成数据的质量,通过“过程控制”的策略,保证学习血管图像和眼底图像之间的映射关系。损失函数中加入了特征匹配损失,以度量图像在高分辨率生成时的细节一致性。在公开的DRIVE数据集上进行了纵向对比实验和横向对比实验,佐证了设计实现的眼底图像生成方法可以生成具有多样性的高分辨率血管图像和较为逼真的眼底图像。此外,将生成的眼底图像用于基于残差U-Net的眼底图像血管分割网络的训练之中,实验表明,生成的图像可以取代原数据集的数据,相较于DRIVE训练集训练的网络,准确度、敏感度和F1-Score分别提升了1.11%、11.25%和7.04%。
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