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题名基于循环生成对抗网络的低质量眼底图像增强效果评估
被引量：1
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作者
周雪婷
杨卫华
华骁
游齐靖
孙晶
沈建新
万程
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机构
南京航空航天大学电子信息工程学院
南京医科大学附属眼科医院眼科人工智能大数据实验室
南星程智能有限公司
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出处
《中华实验眼科杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期769-775,共7页
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基金
中国博士后科学基金项目(2019M661832)
江苏省博士后科研资助计划项目(2019K226)
江苏高校优势学科建设工程项目。
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文摘
目的构建循环生成对抗网络(CycleGAN)对模糊、曝光不足、曝光过度等低质量眼底图像进行质量提升,并对其效果进行评估。方法从EyePACS数据集中分别选取700张高质量和700张低质量眼底图像作为本研究的数据集。对数据集图像进行裁剪并统一缩放至512×512分辨率。采用2个生成模型和2个判别模型构建CycleGAN,生成模型根据输入的低/高质量眼底图像生成匹配的高/低质量图像,判别模型判别原始图像和生成图像。将本研究提出的算法与限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)、动态直方图均衡化(DHE)、带色彩恢复的多尺度Retinex(MSRCR)3种图像增强算法的结果进行视觉定性评估,并采用清晰度、BRISQUE、色度、饱和度作为定量指标进行评估。应用糖尿病视网膜病变(DR)诊断网络对原图及不同算法增强图像进行诊断;并比较其准确度和特异度。结果CycleGAN算法对模糊、曝光不足、曝光过度3类低质量眼底图像的增强均取得最优效果,增强后的眼底图像对比度高、色彩丰富,视盘、血管结构清晰。CycleGAN算法增强的图像清晰度仅次于CLAHE算法;BRISQUE质量分数为0.571,比CLAHE、DHE和MSRCR算法分别高出10.2%、7.3%和10.0%;色度和饱和度分别为103.03、123.24,均高于其他算法;该算法增强100张图像仅需35 s,仅次于CLAHE算法,在速度上具有明显优势。CycleGAN算法增强的图像在DR诊断中的准确率和特异度分别为96.75%和99.60%,均较原图有所提高。结论CycleGAN可有效提升模糊、曝光不足、曝光过度眼底图像的质量,并有效提高计算机辅助DR诊断系统的准确率,可能在眼科临床诊断中有很大的应用价值。
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关键词
深度学习
图像增强
循环生成对抗网络
眼底图像
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Keywords
Deep learning
Image enhancement
cycle-constraint adversarial network
Fundus image
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分类号
R770.4
[医药卫生—眼科]
TP391.41
[医药卫生—临床医学]
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