【摘 要】
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糖尿病视网膜病变（Diabetic Retinopathy,DR）是一种由糖尿病引起常见的糖尿病慢性并发症,该病也是导致成年人视力下降、失明的主要原因.早期诊断、及时介入治疗对延缓疾病恶化、减少视力损失至关重要.糖尿病视网膜病变自动筛查对于及时诊断,缩短耗时,降低筛查对人工依赖等方面具有重要意义.病变分类和病征区域分割是糖尿病视网膜病变自动筛查中两项主要任务,本文主要采用深度学习模型,结合图像处理
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糖尿病视网膜病变（Diabetic Retinopathy,DR）是一种由糖尿病引起常见的糖尿病慢性并发症,该病也是导致成年人视力下降、失明的主要原因.早期诊断、及时介入治疗对延缓疾病恶化、减少视力损失至关重要.糖尿病视网膜病变自动筛查对于及时诊断,缩短耗时,降低筛查对人工依赖等方面具有重要意义.病变分类和病征区域分割是糖尿病视网膜病变自动筛查中两项主要任务,本文主要采用深度学习模型,结合图像处理和机器学习等领域相关知识对以上两项内容进行研究:（1）在糖尿病视网膜病征区域分割方向上,主要存在无法检出细小病变区域,难以区分相似病症区域等问题.目前主流的深度神经网络在提取特征的下采样过程中所使用的卷积和池化操作在将低维信息抽象为高维信息的同时也会导致低维信息的损失,从而使模型更容易忽略细小的病症区域,尤其在疾病早期出现的细小斑块状出血在图像中相对背景仅占0.1%左右.信息的损失也会使模型难以区分相似的病症,最终导致分割性能下降.针对以上问题,本文拓展了U-Net网络,增加解码器端,分别输出病症分割和对应的边缘分割结果.并提出一个有效的双支干的端到端图像分割框架综合不同层级的分类信息.为了优化对细微病症的检出效果,避免因为正常区域和病症区域的数量显著差异影响模型分割结果偏向,使用Dice Loss作为损失函数以提升网络的分割性能.实验结果显示辅助监督信息的引入以及所提出网络结构有助于提升网络对细微区域的分割性能,并在IDRiD、DDR和E-Ophthy数据集上取得一定优势.（2）在糖尿病视网膜病变分类的问题上,根据影像上病症区域判别病变类型是符合直觉且自然的.目前得益于明确的分类标准和较为充分的数据,糖尿病视网膜病变分类已经取得一定成果.但如何将结合分割和分类特征相结合优化模型性能,为模型决策提供更具说服力的过程仍是一个值得探索的问题.基于此,文中将采用多任务学习方法来同时处理病症分割和病变分类两项任务,并结合对眼底图像病征区域分割特征辅助预测病变程度.而其中由标注难度带来的分类和分割数据集规模差异又是难以避免的,数据差异会对模型的性能造成难以预估的影响,为此本文在训练过程中引入半监督学习,在使用少量病征区域分割像素级标注数据训练模型后生成更多分割预测作为代理标签.最终实验结果表明在通过引入分割信息后对最终的网络分类有所影响,但该影响在分割预测欠拟合的情况下呈现负面效果.而以半监督学习的方式平衡不同类型的数据规模差异可以较好地避免此类影响从而保证对分割信息对模型分类性能的辅助作用.
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