期刊导航
期刊开放获取
cqvip
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
3
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
糖尿病视网膜病变眼底图像筛查研究
被引量:
3
1
作者
李家昱
陈明惠
+6 位作者
杨瑞君
马
文飞
赖湘玲
黄鐸文
刘渡新
马
昕
宏
沈越
《中国激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期127-137,共11页
眼底照相是获取眼部图像的主要技术之一。利用眼底相机对视网膜病变区域进行拍摄可以获得清晰的图像,从获取的图像中能够直接观察到眼球中的渗出物、出血点和微血管瘤,根据检测出的病灶类型、数量和位置等信息可进行糖尿病视网膜病变分...
眼底照相是获取眼部图像的主要技术之一。利用眼底相机对视网膜病变区域进行拍摄可以获得清晰的图像,从获取的图像中能够直接观察到眼球中的渗出物、出血点和微血管瘤,根据检测出的病灶类型、数量和位置等信息可进行糖尿病视网膜病变分类。基于此,本文利用深度神经网络对糖尿病视网膜病变进行自动分类识别,提出了一种体系结构简单、在通用设备上运行速度快的卷积神经网络CA-RepVGG(CA代表Channel Attention, RepVGG为现有模块)。利用单路极简结构的RepVGG模块替代复杂的可使用性较差的模块作为分类模型的主体部位,并选用高效通道注意力机制ECA替代压缩注意力机制SE,以此来提升模型对病变分级的能力。此外,本文还将CA-RepVGG模型与传统的分类模型VGG-16、Inception-V3、ResNet-50和ResNext-50模型进行了比较。从比较结果可以看出,虽然CA-RepVGG模型的参数量最大,但由于其是单分支结构,且只有3×3卷积块,因此它的模型复杂度并不高,分类速度很快,比另外4个模型中分类速度最快的ResNet-50还高出15.3%。另外,利用两个混淆矩阵展示了所提模型的分类结果,其在两个数据集上的准确度都超过了92.4%,精确度不低于91.6%,灵敏度在93.8%以上。从实验结果可知,所提模型不仅可对糖尿病视网膜病变进行分类,而且相比其他现有模型具有一定的优越性。若将该模型应用在临床上,可以提高专业眼科医生在眼科疾病上的诊断效率。
展开更多
关键词
医用光学
眼科
糖尿病视网膜病变分级
眼底照相机
深度学习
眼底图像
自动检测
原文传递
多尺度条件卷积的OCT视网膜图像降噪研究
被引量:
1
2
作者
周旭东
陈明惠
+4 位作者
马
文飞
赖湘玲
黄铎文
刘渡新
马
昕
宏
《光学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期102-108,共7页
散斑噪声存在于光学相干层析成像(OCT)中,影响OCT图像质量。在使用OCT设备诊断各种常见眼科疾病时,高质量的OCT图像是极为重要的。利用深度神经网络对OCT图像进行降噪处理,使图像在保留空间结构细节的基础上能展示更多的信息。提出了一...
散斑噪声存在于光学相干层析成像(OCT)中,影响OCT图像质量。在使用OCT设备诊断各种常见眼科疾病时,高质量的OCT图像是极为重要的。利用深度神经网络对OCT图像进行降噪处理,使图像在保留空间结构细节的基础上能展示更多的信息。提出了一种基于残差学习网络的新型OCT图像降噪网络—CMCNN,其具有多尺度、多权重和多层次特征融合等特点,并且在保留图像空间结构细节的基础上降低图像噪声;再将提出的模型与传统降噪算法、深度学习降噪模型进行比较。实验表明,CMCNN在峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)方面比其他深度学习方法提高了2.5%左右,验证了方法可以有效地保留OCT图像中的细节信息,同时有效地抑制噪声,提高图像质量。
展开更多
关键词
光学相干层析技术
图像降噪
条件卷积
多尺度
原文传递
视网膜OCT图像中液体分割方法的研究
被引量:
1
3
作者
王腾
陈明惠
+5 位作者
柯舒婷
袁媛
赖湘玲
黄鐸文
刘渡新
马
昕
宏
《光学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期364-371,共8页
光学相干层析成像(OCT)广泛应用于眼科,用于观察视网膜的形态,对病变区域的检测和诊断评估具有重要意义。由于液体的积聚引发的一系列视网膜疾病,针对视网膜OCT图像中的液体检测和分割问题,设计了一种具有全局上下文特征信息的神经网络...
光学相干层析成像(OCT)广泛应用于眼科,用于观察视网膜的形态,对病变区域的检测和诊断评估具有重要意义。由于液体的积聚引发的一系列视网膜疾病,针对视网膜OCT图像中的液体检测和分割问题,设计了一种具有全局上下文特征信息的神经网络,利用多尺度的特征提取与融合的方法,提出了一种多尺度的并行提取与高度融合的U型网络模型PH-UNet,这是一种新的用于视网膜OCT图像液体区域分割的深度卷积神经网络。PH-UNet网络通过捕获多尺度的上下文信息,更好地利用信息提取和融合的方法对视网膜OCT图像中液体区域进行端到端的分割。将提出的模型对MICCAI RETOUCH数据集中三种视网膜液体视网膜内液体(IRF)、视网膜下液体(SRF)和色素上皮脱离(PED)进行分割并与其他经典的分割网络模型进行了比较,在precision精确率、dice相似系数、mIoU平均交并比三种指标上取得了最佳效果证明了其优越性。
展开更多
关键词
光学相干层析成像
液体分割
空洞卷积
特征融合
多尺度
原文传递
题名
糖尿病视网膜病变眼底图像筛查研究
被引量:
3
1
作者
李家昱
陈明惠
杨瑞君
马
文飞
赖湘玲
黄鐸文
刘渡新
马
昕
宏
沈越
机构
上海理工大学医疗器械与食品学院生物医学工程系
四川省绵阳市第三人民医院
出处
《中国激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期127-137,共11页
基金
国家自然科学基金青年科学基金(61308115)
上海市科委产学研医项目(15DZ1940400)。
文摘
眼底照相是获取眼部图像的主要技术之一。利用眼底相机对视网膜病变区域进行拍摄可以获得清晰的图像,从获取的图像中能够直接观察到眼球中的渗出物、出血点和微血管瘤,根据检测出的病灶类型、数量和位置等信息可进行糖尿病视网膜病变分类。基于此,本文利用深度神经网络对糖尿病视网膜病变进行自动分类识别,提出了一种体系结构简单、在通用设备上运行速度快的卷积神经网络CA-RepVGG(CA代表Channel Attention, RepVGG为现有模块)。利用单路极简结构的RepVGG模块替代复杂的可使用性较差的模块作为分类模型的主体部位,并选用高效通道注意力机制ECA替代压缩注意力机制SE,以此来提升模型对病变分级的能力。此外,本文还将CA-RepVGG模型与传统的分类模型VGG-16、Inception-V3、ResNet-50和ResNext-50模型进行了比较。从比较结果可以看出,虽然CA-RepVGG模型的参数量最大,但由于其是单分支结构,且只有3×3卷积块,因此它的模型复杂度并不高,分类速度很快,比另外4个模型中分类速度最快的ResNet-50还高出15.3%。另外,利用两个混淆矩阵展示了所提模型的分类结果,其在两个数据集上的准确度都超过了92.4%,精确度不低于91.6%,灵敏度在93.8%以上。从实验结果可知,所提模型不仅可对糖尿病视网膜病变进行分类,而且相比其他现有模型具有一定的优越性。若将该模型应用在临床上,可以提高专业眼科医生在眼科疾病上的诊断效率。
关键词
医用光学
眼科
糖尿病视网膜病变分级
眼底照相机
深度学习
眼底图像
自动检测
Keywords
medical optics
ophthalmology
grading of diabetic retinopathy
fundus camera
deep learning
fundus image
automatic detection
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
多尺度条件卷积的OCT视网膜图像降噪研究
被引量:
1
2
作者
周旭东
陈明惠
马
文飞
赖湘玲
黄铎文
刘渡新
马
昕
宏
机构
上海理工大学医疗器械与食品学院上海介入医疗器械工程技术研究中心
出处
《光学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期102-108,共7页
基金
上海市科委产学研医项目(15DZ1940400)。
文摘
散斑噪声存在于光学相干层析成像(OCT)中,影响OCT图像质量。在使用OCT设备诊断各种常见眼科疾病时,高质量的OCT图像是极为重要的。利用深度神经网络对OCT图像进行降噪处理,使图像在保留空间结构细节的基础上能展示更多的信息。提出了一种基于残差学习网络的新型OCT图像降噪网络—CMCNN,其具有多尺度、多权重和多层次特征融合等特点,并且在保留图像空间结构细节的基础上降低图像噪声;再将提出的模型与传统降噪算法、深度学习降噪模型进行比较。实验表明,CMCNN在峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)方面比其他深度学习方法提高了2.5%左右,验证了方法可以有效地保留OCT图像中的细节信息,同时有效地抑制噪声,提高图像质量。
关键词
光学相干层析技术
图像降噪
条件卷积
多尺度
Keywords
optical coherence tomography
image noise reduction
conditional convolution
multi-scale convolution
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
视网膜OCT图像中液体分割方法的研究
被引量:
1
3
作者
王腾
陈明惠
柯舒婷
袁媛
赖湘玲
黄鐸文
刘渡新
马
昕
宏
机构
上海理工大学健康科学与工程学院生物医学工程系上海介入医疗器械工程技术研究中心教育部医学光学工程中心
出处
《光学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期364-371,共8页
基金
上海市科委产学研医项目(15DZ1940400)。
文摘
光学相干层析成像(OCT)广泛应用于眼科,用于观察视网膜的形态,对病变区域的检测和诊断评估具有重要意义。由于液体的积聚引发的一系列视网膜疾病,针对视网膜OCT图像中的液体检测和分割问题,设计了一种具有全局上下文特征信息的神经网络,利用多尺度的特征提取与融合的方法,提出了一种多尺度的并行提取与高度融合的U型网络模型PH-UNet,这是一种新的用于视网膜OCT图像液体区域分割的深度卷积神经网络。PH-UNet网络通过捕获多尺度的上下文信息,更好地利用信息提取和融合的方法对视网膜OCT图像中液体区域进行端到端的分割。将提出的模型对MICCAI RETOUCH数据集中三种视网膜液体视网膜内液体(IRF)、视网膜下液体(SRF)和色素上皮脱离(PED)进行分割并与其他经典的分割网络模型进行了比较,在precision精确率、dice相似系数、mIoU平均交并比三种指标上取得了最佳效果证明了其优越性。
关键词
光学相干层析成像
液体分割
空洞卷积
特征融合
多尺度
Keywords
optical coherence tomography
fluid segmentation
atrous convolution
feature fusion
multi-scale
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
糖尿病视网膜病变眼底图像筛查研究
李家昱
陈明惠
杨瑞君
马
文飞
赖湘玲
黄鐸文
刘渡新
马
昕
宏
沈越
《中国激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
原文传递
2
多尺度条件卷积的OCT视网膜图像降噪研究
周旭东
陈明惠
马
文飞
赖湘玲
黄铎文
刘渡新
马
昕
宏
《光学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
原文传递
3
视网膜OCT图像中液体分割方法的研究
王腾
陈明惠
柯舒婷
袁媛
赖湘玲
黄鐸文
刘渡新
马
昕
宏
《光学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
原文传递
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部