【摘 要】
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糖尿病视网膜病变（Diabetic Retinopathy,DR）是糖尿病的并发疾病之一,其主要特点是眼底病变。当前,临床上主要使用人工筛查的方法判断视网膜有无病变。在临床上,由于医疗资源的不充足,导致许多患者治疗不及时,从而引发严重病变甚至失明。此外,仅仅依靠医生的人工诊断,结果带有主观性与不准确性。由于视网膜病变类型繁多、形态各异,在大规模的排查中对视网膜图像实行自动分级,可有效减少临床医生的
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糖尿病视网膜病变（Diabetic Retinopathy,DR）是糖尿病的并发疾病之一,其主要特点是眼底病变。当前,临床上主要使用人工筛查的方法判断视网膜有无病变。在临床上,由于医疗资源的不充足,导致许多患者治疗不及时,从而引发严重病变甚至失明。此外,仅仅依靠医生的人工诊断,结果带有主观性与不准确性。由于视网膜病变类型繁多、形态各异,在大规模的排查中对视网膜图像实行自动分级,可有效减少临床医生的诊断时间。近年来,人工智能逐渐兴起,深度学习技术的应用优势也越来越明显。因此,开发一种计算机辅助诊疗系统帮助临床医生完成视网膜病变的早期诊断,可有效减少视网膜病变引起的视觉损伤。在本文中,我们结合图卷积网络与注意力机制研究了视网膜图像分类任务,具体研究内容如下:（1）为了解决数据集中各类别样本分布不均衡、图像特征不明显以及图像大小亮度不一的问题,本文使用图像裁剪、亮度归一化、去边框等预处理方法进行图像特征增强。此外,实验中使用旋转、平移等操作来增加图像数量以降低样本分布不均衡带来的影响。（2）针对视网膜病理特征复杂的问题,本文提出一种基于双流融合网络与注意力机制的视网膜病变图像分类方法。该网络由卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）和图卷积网络（Graph Convolutional Network,GCN）两个模块组成,并采用半监督方法进行分类以提高网络的泛化能力。网络利用CNN和GCN分别提取眼底图像的全局特征和空间位置特征,并引入注意力机制,增强GCN对图的适应性。最后将两个模块提取的特征进行融合,输入分类器进行分类。（3）为了验证其有效性,使用对比实验和消融实验进行比较。我们采用准确率、精确率、召回率、Kappa系数以及ROC曲线等作为评价指标。随着标记率的提高,分类准确率也越来越高。当标记率提高到100%时,GACNN的分类准确率最高达到93.35%,与Dense Net121相比提高了6.24%。消融实验表明基于注意力机制的半监督分类能够有效提高模型分类性能,在准确率和召回率等分类指标上取得了较好的结果。本文方法为眼底图像提供了一种可行的分类方案,有效减少了筛查所需的人力资源。
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