融合注意力机制和高效网络的糖尿病视网膜病变识别与分类
目的 糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy,DR)是一种病发率和致盲率都很高的糖尿病并发症.临床中,由于视网膜图像不同等级之间差异性小以及临床医生经验的不同,会出现误诊、漏诊等情况,目前基于人工DR的诊断分类性能差且耗时费力.基于此,本文提出一种融合注意力机制(attention mechanism)和高效率网络(high-efficiency network,EfficientNet)的DR影像自动分类识别方法,以此达到对病变类型的精确诊断.方法 针对实验中DR数据集存在的问题,进行剔除、去噪、扩增和归一化等处理;利用EfficientNet进行特征提取,采用迁移学习的策略用DR的数据集对EfficientNet进行学习与训练,提取深度特征.为了解决病变之间差异小的问题,防止网络对糖尿病视网膜图像的特征学习时出现错分等情况,在EfficientNet输出结果上加入注意力机制;根据网络提取的特征在深度分类器中进行分类,将视网膜图像按等级进行五分类.结果 本文方法的分类精度、敏感性、特异性和二次加权(kappa)值分别为97.2％、95.6％、98.7％和0.84,具有较好的分类性能及鲁棒性.结论 基于融合注意力机制的高效率网络(attention EfficientNet,A-EfficientNet)的DR分类算法有效地提高了DR筛查效率,解决了人工分类的手动提取特征的局限性,在临床上对医生诊断起到了辅助作用,能更有效地防治此类恶性眼疾造成严重视力损伤、甚至失明.
糖尿病视网膜病变分类、高效率网络、注意力机制、深度学习、迁移学习、深度特征
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目;国家青年基金项目;河北省青年基金项目;河北省青年拔尖人才项目;河北省科技支撑计划重点项目;河北大学研究生创新资助项目
2020-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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