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基于深度学习的眼底图像分割算法研究

张建涛  
【摘要】:随着社会的发展,人们的生活场景也随之发生较大的改变。如今各种电子智能设备随处可见,不健康的作息时间及用眼疲劳等导致了更多的人患眼底疾病。视力是人们获得外界信息的重要方式,倘若发生病变会严重妨碍人们的正常生活。不同眼部疾病会对眼底结构造成不同程度的变化,眼底图像是医生诊断眼部疾病最直接和有效的凭据,因此进行眼底图像分析对眼部疾病的辅助诊断具有重要意义。对于眼底图像早期分析,包括视网膜血管分割和视盘视杯检测,医生可以根据上述图像对这些疾病进行有效识别。现有的方法对眼底图像缺乏足够的辨别能力,易受病变区域的影响。基于此,本文对眼底图像进行以下研究:针对于细小血管分割难的问题,本文提出一种基于多尺度关注特征聚合的U型视网膜血管分割算法。采用多尺度残差密集卷积模块替换原始卷积层,增强其特征提取能力;添加改进注意力机制模块,使网络关注血管信息;跳跃连接中的密集空洞卷积模块能够进一步提取多尺度信息,减缓下采样造成的特征信息丢失。实验证明,本文算法能够有效解决细小血管分割难的问题,能够实现精准的血管分割。针对于血管连通性和血管断裂的问题,本文提出一种多尺度特征融合注意力网络的视网膜血管分割算法。首先将DropBlock引入到残差空洞卷积模块中,能够有效的避免过拟合现象;同时,提出的残差多尺度池化层能够提取多尺度的上下文信息;多尺度特征融合注意力机制能够捕获全局上下文和语义信息。实验表明,结合多尺度特征融合注意力机制的分割模型能够较好地保留血管边缘,具有更好的血管连通性,有效解决主血管末端断裂问题。针对于眼底图像数量少和算法鲁棒性不好的问题,本文提出一种基于自适应感受野的生成对抗网络模型,用来分割视网膜血管和视盘。该网络由生成器G和判别器D组成,两者训练时相互博弈竞争,直到两者达到平衡。本文在生成器中通过添加多尺度特征提取模块、增强注意力机制和自适应感受野模块进行改进,并且改进生成对抗网络的损失函数。实验证明,本文提出的算法能够有效解决眼底图像分割中存在眼底图像数量少且鲁棒性不好的问题。本文提出的眼底图像分割算法模型,能够有效地对视网膜血管和视盘进行分割,能够为基于眼底图像的疾病诊断和疾病筛查提供技术支撑。同时,采用生成对抗网络为解决眼底图像数量少的数据集训练,开辟了新的思路。


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