基于卷积神经网络的糖尿病视网膜眼底图像出血病变检测

• 作者: 卢旭 彭昊玥 郑世宝
• 来源期刊: 电视技术
• 学科: 工学
• 关键词: 糖尿病视网膜病变 出血检测 卷积神经网络 语义分割
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 视频应用与工程
• 页码范围: 84-89,110
• 页数: 7页
• 分类号: TN957.52
• 字数: 2874字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16280/j.videoe.2019.01.016

摘要

糖尿病视网膜病变已经变成糖尿病患者失明的主要原因之一.眼底出血是糖尿病视网膜病变的早期主要病症,利用计算机高效地检测出出血病灶对临床诊断和疾病控制具有重要意义.本文设计了一种基于U-net的卷积神经网络,降低了网络深度的同时,还在卷积层中引入了正则化项.我们利用该网络对糖尿病视网膜眼底图像进行语义分割,最终有效检测出出血病灶.在我们自制的数据集AI_HE1和AI_HE2上分别取得了0.919和0.900的AUC指标,这表明我们的方法能够有效的检测出血病变并且适用于临床应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑世宝	上海交通大学图像通信与网络工程研究所	73	705	13.0	24.0
2	卢旭	上海交通大学图像通信与网络工程研究所	1	1	1.0	1.0
3	彭昊玥	上海交通大学图像通信与网络工程研究所	1	1	1.0	1.0