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基于深度卷积神经网络的糖尿病视网膜病变分期及病灶检测
被引量：
13
1
作者
谢云霞
黄海于
胡建斌
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第8期2460-2464,共5页
针对糖尿病视网膜病变(DR)图像分辨率过大、病灶特征过于分散难以获取以及正负难易样本不平衡而导致DR分期精确率一直无法得到有效提高的问题,提出了改进的基于快速区域的卷积神经网络(Faster R-CNN)和子图分割相结合的DR分期方法。首先...
针对糖尿病视网膜病变(DR)图像分辨率过大、病灶特征过于分散难以获取以及正负难易样本不平衡而导致DR分期精确率一直无法得到有效提高的问题,提出了改进的基于快速区域的卷积神经网络(Faster R-CNN)和子图分割相结合的DR分期方法。首先,使用子图分割解决视盘区域对于病灶识别的干扰问题;其次,在特征提取阶段使用深度残差网络以解决病灶在高分辨率眼底图像中占比小而导致的特征难以获取的问题;最后,在感兴趣区域(ROI)生成时采用在线困难样本挖掘(OHEM)方法解决正负难易样本不平衡的问题。在国际公开数据集EyePACS进行DR分期实验,所提方法在DR病分期中精确率0期达到94.83%,1期达到86.84%,2期达到94.00%,3期达到87.21%,4期达到82.96%。实验结果表明,改进后的Faster R-CNN能对DR图像高效分期并自动标注出病灶。
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关键词
糖尿病视网膜病变
目标检测
基于快速区域的卷积神经网络算法
子图分割
在线困难样本挖掘
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职称材料
题名
基于深度卷积神经网络的糖尿病视网膜病变分期及病灶检测
被引量：
13
1
作者
谢云霞
黄海于
胡建斌
机构
西南交通大学信息科学与技术学院
爱尔眼科成都东区爱尔眼科医院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第8期2460-2464,共5页
文摘
针对糖尿病视网膜病变(DR)图像分辨率过大、病灶特征过于分散难以获取以及正负难易样本不平衡而导致DR分期精确率一直无法得到有效提高的问题,提出了改进的基于快速区域的卷积神经网络(Faster R-CNN)和子图分割相结合的DR分期方法。首先,使用子图分割解决视盘区域对于病灶识别的干扰问题;其次,在特征提取阶段使用深度残差网络以解决病灶在高分辨率眼底图像中占比小而导致的特征难以获取的问题;最后,在感兴趣区域(ROI)生成时采用在线困难样本挖掘(OHEM)方法解决正负难易样本不平衡的问题。在国际公开数据集EyePACS进行DR分期实验,所提方法在DR病分期中精确率0期达到94.83%,1期达到86.84%,2期达到94.00%,3期达到87.21%,4期达到82.96%。实验结果表明,改进后的Faster R-CNN能对DR图像高效分期并自动标注出病灶。
关键词
糖尿病视网膜病变
目标检测
基于快速区域的卷积神经网络算法
子图分割
在线困难样本挖掘
Keywords
Diabetic Retinopathy(DR)
object detection
Faster Region-based Convolutional Neural Network(Faster R-CNN)algorithm
subgraph segmentation
Online Hard Example Mining(OHEM)
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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出处
发文年
被引量
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1
基于深度卷积神经网络的糖尿病视网膜病变分期及病灶检测
谢云霞
黄海于
胡建斌
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020
13
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