從視網膜圖像到糖尿病視網膜病變診斷.pdf

1、糖尿病視網膜病變是導致失明的首要疾病之一，及時診斷和治療能夠挽回患者視力損失。糖尿病視網膜疾病診斷是指利用給出的視網膜圖像判斷患者疾病程度。本文的糖尿病視網膜疾病診斷方法能夠準確分割出視網膜圖像中的血管，然后利用分割時提取的特征完成疾病診斷。主要研究工作如下：
　　針對樣本不足的問題，提出了一種視網膜圖像分塊分割方法。為了保留直徑較小的血管，本文設計了尺寸不變特征，避免了下采樣造成的信息大量丟失的問題。針對樣本數量不足的問題，本文

2、設計了對原始圖像進行多次采樣的視網膜圖像分塊分割的方法。另外，對于分塊后出現拼接條紋的問題，本文提出了有重疊分塊方法。本文設計了一個全卷積神經網絡，逐塊分割視網膜圖像，在計算能力較低的計算機上即可完成計算。本文通過實驗證明了在國際公開視網膜圖像數據庫上，本文方法相比于傳統方法在分割的準確率和處理速度上均有提升。
　　針對感受野較小和收斂速度慢的問題，提出了一種視網膜圖像全局自適應權重分割方法。對于視網膜圖像中血管像素比例遠低于背景

3、像素比例問題，本文提出一種自適應權重的方法，能夠隨著迭代的進行更新像素在損失函數中的權重，解決了該問題，也能夠加速網絡收斂。為了擴大神經網絡的感受野，本文引入了atrous卷積，能夠任意控制感受野，克服了尺寸不變特征感受野較小的問題。針對視網膜血管圖像中背景復雜的情況，本文設計了SegVessel網絡，使用了三個損失函數加速網絡收斂。實驗證明，本文方法在DRIVE數據集上準確率和召回率達到96.00％和77.46%，在CHASE_DB1