發(fā)布時(shí)間：2020-12-05 15:03

　　后發(fā)性白內(nèi)障（Posterior Capsular Opacification,PCO）是白內(nèi)障手術(shù)后常見的一種并發(fā)癥,簡(jiǎn)稱后發(fā)障。后發(fā)障的出現(xiàn)會(huì)直接影響白內(nèi)障術(shù)后患者的視力恢復(fù),目前Nd:YAG激光是治療后發(fā)障的一種有效方式,但是一旦錯(cuò)過最佳的治療時(shí)機(jī),就只能通過手術(shù)方式切除后囊膜,因此后發(fā)障的及時(shí)發(fā)現(xiàn)和治療對(duì)于白內(nèi)障術(shù)后患者的視力恢復(fù)起著關(guān)鍵性的作用。白內(nèi)障手術(shù)后患者需要定期到醫(yī)院進(jìn)行復(fù)查,拍攝的眼部紅反光源影像是診斷和分析后發(fā)障的有效介質(zhì),連續(xù)多次復(fù)查的影像可形成時(shí)序影像,通過分析時(shí)序紅反光源影像可以發(fā)現(xiàn)后發(fā)障的發(fā)展變化規(guī)律,從而實(shí)現(xiàn)后發(fā)障的預(yù)測(cè)。然而,醫(yī)生很難科學(xué)地挖掘到這其中的規(guī)律,因此本文提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network,CNN）和卷積長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Long Short-Term Memory,ConvLSTM）的后發(fā)障預(yù)測(cè)方法,可以生成下一時(shí)刻的眼部紅反影像,并預(yù)測(cè)和評(píng)估其嚴(yán)重性,以決定患者在未來半年內(nèi)是否需要接受Nd:YAG激光治療。本文的主要工作包括以下三個(gè)方面:（1）晶狀體區(qū)域自動(dòng)檢測(cè)... 

【文章來源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：83 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

_呂LSTM內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖

4殘芳詐

基于生成影像的后發(fā)障嚴(yán)重程度預(yù)測(cè)方法實(shí)驗(yàn)分析5.4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境及算法參數(shù)設(shè)置實(shí)驗(yàn)在 Linux 操作系統(tǒng)下基于 Keras 搭建了相關(guān)的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，在模型訓(xùn)批量梯度下降法進(jìn)行參數(shù)更新，Batch 的大小為 50，即每次隨機(jī)輸入 5，網(wǎng)絡(luò)總共進(jìn)行 150 個(gè) epoch 迭代，初始學(xué)習(xí)率為 0.01（遷移學(xué)習(xí)的初0.001），經(jīng)過 100 個(gè) epoch 后學(xué)習(xí)率降為原來的十分之一。5.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果統(tǒng)計(jì)及分析文基于殘差塊結(jié)構(gòu)搭建了深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于預(yù)測(cè)評(píng)估后發(fā)障的嚴(yán)重卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)的深度即網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)、訓(xùn)練中使用到的技術(shù)以及擇都對(duì)模型的性能起到了關(guān)鍵的作用。下面從網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、批量歸一化技活函數(shù)的選擇和遷移學(xué)習(xí)技術(shù)的使用幾個(gè)方面對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行對(duì)比分析文首先分析了殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的影響，在深度卷積


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