【摘 要】
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一些视网膜眼底疾病的形成通常伴随着视杯区域和视盘区域的病变,因此准确测量视杯视盘各项参数是诊断眼底疾病的重要指标,对眼底疾病的早期筛查、预防、遏制病情发展有重要意义。传统的视盘定位与分割方法主要通过提取视杯和视盘的特征比如形状、亮度、血管走向等设计相应的算法来进行视盘的定位与分割。这些方法在一定程度上依靠相关专业人士经验,受人为影响因素较大,数据处理时间较长,而且定位和分割的精度不太理想。本文提出
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一些视网膜眼底疾病的形成通常伴随着视杯区域和视盘区域的病变,因此准确测量视杯视盘各项参数是诊断眼底疾病的重要指标,对眼底疾病的早期筛查、预防、遏制病情发展有重要意义。传统的视盘定位与分割方法主要通过提取视杯和视盘的特征比如形状、亮度、血管走向等设计相应的算法来进行视盘的定位与分割。这些方法在一定程度上依靠相关专业人士经验,受人为影响因素较大,数据处理时间较长,而且定位和分割的精度不太理想。本文提出一种基于深度学习的视盘定位与分割的方法,在性能上有较大程度上的优化,主要完成以下工作:1.结合视盘感兴趣区域的特点和实际任务场景,对传统SSD（Single Shot Multibox Detector）算法的基础网络、多尺度特征映射和默认框匹配策略进行改进。提出了一种轻量高效的改进SSD算法。实验表明改进后的算法在视盘感兴趣区域定位任务上取得良好的实验效果:在两个测试集上的定位准确率分别为100%和99.6%,比传统SSD算法分别高1%和6.6%。在验证集上的AP值为0.81,比传统SSD算法高0.08。在训练集上的平均训练时间分别为0.35s,比传统SSD算法减少6.75s。2.提出了一种结合残差结构、注意力机制和上下层特征融合的改进U-Net网络模型,实现了对视杯和视盘的联合分割。在上下采样的过程中以残差模块（Residual block）为主体,使用SE Net模块对特征融合后的特征通道进行重赋权,并且在解码部分进行上下层特征信息的融合,进一步加快模型收敛并提升模型的分割性能。最后,通过对Drishti-GS眼底图像数据集进行实验,实验表明改进后的U-Net网络在视杯视盘联合分割任务上取得良好的实验效果:在测试集上的IOU值和F1-Score分别为0.8545和0.9209,比U-Net网络分别高0.069和0.0368。
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