基于残差网络的糖网病自动筛查

摘要：

糖尿病视网膜病变(简称糖网病)是主要的致盲疾病之一,将导致患者视觉功能下降并最终失明.糖网病的及时治疗能够尽可能保存患者的视力,因此糖网病筛查具有十分重要的意义.为了解决糖网病自动筛查准确率较低的问题,提出一种多类别训练数据下的残差网络糖网病筛查方法.首先通过收集、标定和整理眼底图数据,构建出一个新的糖网病眼底图数据集——MultiClassDR数据集,包含健康、患有糖网病和患有其他眼底疾病3种类别;然后针对高分辨率图像数据集构建残差网络模型,在ImageNet数据集和Kaggle糖网病检测数据集上对所提模型进行预训练,获得眼底图像的基本特征表达.在MultiClassDR数据集上训练及测试的结果表明,该模型进行糖网病筛查的平均准确率为87.2％;该方法能够提高模型的学习能力,增强模型进行糖网病自动筛查的性能.

关键词：残差网络、眼底图像、糖网病筛查、MultiClassDR数据集

所属期刊栏目：31

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61573380,61702559;湖南省科技计划项目2017WK2074;湖南省自然科学基金2018JJ3686;中南大学研究生自主探索创新基金2017zzts715

在线出版日期：2019-04-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：580-588