發(fā)布時間：2020-11-13 12:37

　　 眼底視網(wǎng)膜血管的結構和形態(tài)的變化往往和特定眼科及心血管疾病相關,是診斷、篩查、預防相關疾病的重要依據(jù)。針對醫(yī)生判讀彩色眼底圖像效率低、需要豐富經(jīng)驗的問題,設計自動的視網(wǎng)膜血管分割算法具有非常重要的研究和實踐意義。本文針對彩色眼底圖像視網(wǎng)膜血管分割問題,結合了語義分割領域近年來的研究思路,提出了一種結合膨脹卷積、逐層解碼器和多尺度上下文融合模塊的全卷積分割網(wǎng)絡,并在公開血管分割數(shù)據(jù)集上訓練并測試了我們提出的全卷積網(wǎng)絡的效果。本文的貢獻主要包括下述幾點:1.通過一個U-Net全卷積網(wǎng)絡作為基線模型,本文對視網(wǎng)膜血管分割數(shù)據(jù)集圖像的處理問題進行了研究。本文分析了數(shù)據(jù)集的裁剪采樣方式、預處理方式和增強方式對網(wǎng)絡性能的影響,并通過對比實驗和消融性分析篩選出性能更好的數(shù)據(jù)集處理方法,以及最優(yōu)的組合方式。2.本文回顧了語義分割領域近年來的研究思路,并選擇了一些代表性的、應用于語義分割任務的全卷積網(wǎng)絡改進方法,測試這些方法在視網(wǎng)膜血管分割任務中是否也能起到提高效果。本文通過對比實驗證明了語義分割領域中常用的膨脹卷積和上下文融合模塊,在視網(wǎng)膜血管分割任務中也能提升網(wǎng)絡的分割精度。3.本文提出了一種結合膨脹殘差卷積模塊、逐層解碼器和上下文融合模塊的全卷積分割網(wǎng)絡。本文提出的方法結合了在語義分割網(wǎng)絡中常用的膨脹卷積模塊和上下文融合模塊,以及醫(yī)療影像分割任務中常用的跳層連接和逐層解碼器。我們提出的網(wǎng)絡結構能夠結合這幾種不同方法的優(yōu)勢,獲得既分類準確、又有精確邊緣的分割結果。本文提出的分割方法能夠較為準確地分割出彩色眼底圖像中視網(wǎng)膜血管的結構和形態(tài),在DRIVE數(shù)據(jù)集和CHASE_DBI數(shù)據(jù)集的對比試驗中體現(xiàn)出目前為止最優(yōu)或次優(yōu)的分類和分割精度。同時,本文也證明了針對語義分割任務設計的一些思路,同樣對視網(wǎng)膜血管分割這個特定任務具有一定提升作用。
【學位單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TP391.41;R770.4
【部分圖文】：

于兩個類別之一：血管或者背景。眼底結構是眼球的感光部分，不能自發(fā)光，通常情??況下人眼的眼底結構需要借助眼底成像設備來獲得ｍ。通過眼底成像設備，可以對眼??球拍攝得到彩色眼底圖像，即本文所要研究的原始數(shù)據(jù)。正常的眼底圖像如圖２－１［２］??所示。??彩色眼底圖像主要包括視盤、視網(wǎng)膜、黃斑和視網(wǎng)膜中央動靜脈血管。眼睛發(fā)生??病變的情況往往能從視網(wǎng)膜圖像上體現(xiàn)出來：圖２－２印展示了主要的４種眼底視網(wǎng)膜??病變，即視網(wǎng)膜水腫、視網(wǎng)膜出血、視網(wǎng)膜滲出及視網(wǎng)膜新生血管。當前對眼底圖像??進行診療的流程是利用眼底成像技術觀察眼底結構或者拍攝彩色眼底圖像，再由專??家判讀彩色眼底圖像并進行分析和診斷。為了提高眼底圖像診斷效率和精度，自動化??的視網(wǎng)膜血管分割算法在眼科疾病自動篩查系統(tǒng)和臨床實踐上都有重大意義。??２．３卷積神經(jīng)網(wǎng)絡??卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是應用于計算機視覺領域的常見網(wǎng)絡結構，是一種專門處理具有??類似網(wǎng)格結構的數(shù)據(jù)（例如圖像數(shù)據(jù)可以被視作是二維的像素網(wǎng)格數(shù)據(jù)）的神經(jīng)網(wǎng)??１１??

?（ｄ）??圖２－２：?４種主要眼底視冋膜病變??點的輸入數(shù)據(jù)，如圖２－３。這樣模型需要存儲的參數(shù)就會顯著減少，不僅減少了模型??對存儲空間的需求，也提高了計算和統(tǒng)計效率：矩陣乘法的時間復雜度為〇＿ｘ；〇，??而卷積運算的時間復雜度為〇（／ｔＸｎ），其中ｍ為輸入像素數(shù)、ＩＩ為輸出像素數(shù)、ｋ為??卷積核像素數(shù)，通常而言ｋ比ｍ低幾個數(shù)量級仍能維持極佳的表現(xiàn)。??參數(shù)共享（ｐａｒａｍｅｔｅｒ?ｓｈａｒｉｎｇ）則指在一個模型的多個函數(shù)中使用相同的參數(shù)。和??傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡不同，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的權重并不和輸入元素一一對應，而是在整個輸??入元素集合上共享一個參數(shù)集合，這會使得模型的存儲需求從ｍｘｎ變?yōu)椋?ｘｎ，因??此會降低存儲參數(shù)量幾個數(shù)量級，如圖２４。??除此之外，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對輸入數(shù)據(jù)具有平移等變（ｅｑｕｉｖａｒｉａｎｃｅ）性，即輸入進??行平移

有向Ｇａｂｏｒ濾波器可以提取出圖像在特定方向的邊緣，而對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的分??析研究表明淺層卷積層經(jīng)由學習得到的卷積核，有相當一部分可以等效成有向Ｇａｂｏｒ??濾波器，如圖２－５［７］。??１４??
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本文編號：2882194