基于深度学习的糖尿病视网膜分类研究

发布时间：2020-07-10 06:04

【摘要】：目前,中国是世界上糖尿病患者数量最多的国家,随着糖尿病病龄的增加会出现许多并发症,其中视网膜疾病是对糖尿病患者威胁最大的并发疾病之一,严重影响了糖尿病患者的生活质量。由于对视网膜疾病病变程度的分类是一个复杂的过程,分类定义相对模糊,如何准确地诊断出视网膜疾病病变的程度是眼科医生面临的一大问题。另一大问题是眼科医生与糖尿病视网膜疾病患者比例明显失衡,尤其是偏远的乡镇区域。因此,本文基于深度学习算法对糖尿病视网膜的分类问题进行研究,具体的研究内容包括:针对视网膜疾病病变程度的分类不准确问题采用的方案:首先针对特定的彩色眼底图像存在的缺陷进行预处理,包括色彩平衡度调整、去除黑色背景并缩放为统一的分辨率和翻转图像扩充数据集。然后采用深度学习相关算法应用一个基于残差网络的二分类模型和另一个改进Jeffrey方案的五分类模型,并使用预处理后的数据集训练网络模型。通过仿真结果验证训练好的模型可以用来诊断视网膜疾病病变的程度,其分类结果可以作为眼科医生诊断病变程度的参考。针对偏远地区眼科医生与糖尿病视网膜疾病患者比例失衡问题:考虑到眼科医生数量不可能立即增加,而视网膜疾病患者却在逐年上升。因此本文通过搭建BOA服务器并使用HTML技术设计一个糖尿病视网膜疾病诊断网页,然后采用CGI脚本程序设计达到诊断彩色眼底图像是否患病并能给出分类预测的目的。将该诊断网页应用到偏远地区乡镇诊所能够在一定程度上解决医患比例严重失衡的问题。对于国内如此庞大的糖尿病视网膜患者,如果不能及时发现并确定病变程度,很有可能会有致盲的后果。然而对于刚刚步入岗位的眼科医生临床经验不足、偏远地区医疗资源匮乏等现实情况会贻误患者病情,甚至导致误诊。本文的研究成果除了可以辅助医生做出诊断结果外,还能解决偏远地区眼科医生匮乏的现状。
【学位授予单位】：哈尔滨理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：R587.2;R774.1;TP391.41;TP183

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本文编号：2748551