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基于注意力机制的糖尿病视网膜病变超广角图像分类检测
1
作者 阚玉常 张光华 +3 位作者 卓广平 汪扬 周金保 马非 《太原学院学报（自然科学版）》 2024年第1期30-37,共8页
针对糖尿病视网膜病变(DR)图像分类准确率不高的问题,提出了一种基于注意力机制的分类方法。该方法首先使用裁剪、均值滤波、高斯滤波、限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)等方法进行预处理,模型以DenseNet架构作为基础模型,加入了通... 针对糖尿病视网膜病变(DR)图像分类准确率不高的问题,提出了一种基于注意力机制的分类方法。该方法首先使用裁剪、均值滤波、高斯滤波、限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)等方法进行预处理,模型以DenseNet架构作为基础模型,加入了通道注意力机制和空间注意力机制进一步提高模型对关键特征的识别能力。实验结果表明:与传统方法相比,改进后的模型分类效果优于传统模型,在Kaggle数据集其平均准确率达到了89.15%,平均特异度为94.22%;在超广角数据集其平均准确率达到了91.24%,平均特异度为95.72%。 展开更多
关键词 糖尿病视网膜病变 注意力机制 DenseNet CLAHE
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基于改进Swin-Unet的糖尿病性黄斑水肿分割方法
2
作者 汪扬 卓广平 +2 位作者 阚玉常 刘国强 张光华 《信息技术与信息化》 2024年第1期27-32,共6页
糖尿病性黄斑水肿(DME)是糖尿病患者最常见的失明原因之一,光学相干断层扫描技术(OCT)有助于糖尿病视网膜病变的早期检测和预防,视网膜OCT图像中的DME区域分割常被用于定量评估黄斑区的水肿程度和病变区域的面积。针对糖尿病性黄斑水肿... 糖尿病性黄斑水肿(DME)是糖尿病患者最常见的失明原因之一,光学相干断层扫描技术(OCT)有助于糖尿病视网膜病变的早期检测和预防,视网膜OCT图像中的DME区域分割常被用于定量评估黄斑区的水肿程度和病变区域的面积。针对糖尿病性黄斑水肿分割存在的小目标区域漏分割以及部分水肿区域分割不准确的问题,提出了一种改进Swin-Unet的DME分割方法,提高了区域分割的准确性。首先,将Swin-Unet的瓶颈替换为由快速傅里叶卷积(FFC)块构成的频域特征提取模块,用于提取视网膜OCT图像中所包含的光谱域信息;其次,对语义分割后的区域进行形态学图像处理技术进行处理,提升结果的可视化效果;最后,在OCT2017和杜克大学数据集上对模型进行了验证。实验结果表明,与Swin-Unet相比,所提出的方法在OCT2017数据集上dice相似系数、交并比、召回率和精确率分别提升了3%、2%、2%和3%,在杜克大学数据集上分别提升了5%、4%、6%和5%,改进后的SwinUnet模型可以提升对DME分割的精度,为医生提供更为可靠的诊断依据。 展开更多
关键词 深度学习 糖尿病性黄斑水肿 OCT图像分割 Swin-Unet 快速傅里叶卷积
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基于特征增强的高血压视网膜病变分类方法研究 被引量：1
3
作者 刘国强 卓广平 +2 位作者 汪扬 阚玉常 张光华 《智能计算机与应用》 2023年第12期144-148,共5页
高血压视网膜病变是由高血压所引起的眼底疾病,传统分类方法主要是基于区域特征进行分析,识别依据较为单一,准确度不高。为提高分类准确度,本文提出了一种基于特征增强机制的高血压视网膜病变分类方法,设计了基于不同图像色彩空间的眼... 高血压视网膜病变是由高血压所引起的眼底疾病,传统分类方法主要是基于区域特征进行分析,识别依据较为单一,准确度不高。为提高分类准确度,本文提出了一种基于特征增强机制的高血压视网膜病变分类方法,设计了基于不同图像色彩空间的眼底图像特征增强方法,增强眼底照片中的病灶特征,提高模型的输入特征值,将处理后的图片输入改进的DenseNet模型中进行分类,从而提高高血压视网膜病变(HR)分类的准确度。采用公开数据集OIA-ODIR对本文提出的基于特征增强的高血压视网膜病变分类方法进行测试,其敏感性、特异性、准确率分别达到97.09%、98.79%、98.67%,与现有的HR分类方法进行分析对比,本文提出的分类方法效果更佳。 展开更多
关键词 高血压视网膜病变分类 眼底图像特征增强 图像色彩空间 DenseNet模型
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