[發明專利]基于遷移卷積網絡對眼底圖像進行血管病變分級識別方法

有效

• 申請號: 202011000834.4
• 申請日: 2020-09-22
• 公開（公告）號: CN112184647B
• 公開（公告）日: 2023-07-04
• 發明（設計）人: 董宇涵;羅叡;張凱;高瞻
• 申請（專利權）人: 清華大學深圳國際研究生院;北京好醫生云醫院管理技術有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/774;G06V10/776;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/082;G06N3/047;G06N3/0985
• 代理公司: 深圳新創友知識產權代理有限公司 44223
• 代理人: 黃議本

本發明公開一種基于遷移卷積網絡對眼底圖像進行血管病變分級識別方法，包括：對眼底圖像數據集進行隨機數據增廣；將眼底圖像數據集標注為是否患有血管病變；將眼底圖像數據集劃分為不同動靜脈狹窄嚴重程度的等級；將眼底圖像數據集劃分為訓練集與測試集；對眼底圖像數據集進行裁剪；修改網絡架構的深層；對所述預訓練模型進行特征提取并使用所述訓練集重新訓練得到新的權重，得到血管病變識別模型；通過所述血管病變識別模型使用所述測試集產生識別血管病變的結果；基于所述血管病變識別模型，將分類器調整為多分類器算法進行動靜脈局部狹窄嚴重程度的分級判斷，并產生分級結果。本發明能解決眼底動靜脈局部狹窄嚴重程度的多分類問題，能提高識別的準確率。

技術領域

本發明涉及計算機神經網絡技術領域，特別涉及一種基于遷移卷積網絡對眼底圖像進行血管病變分級識別方法。

背景技術

高血壓是一種持續升高血壓的慢性疾病。相關文獻提出在過去的十幾年中，高血壓依然在中國是導致過早死亡的主要促進因素，也是導致心腦血管疾病及慢性腎病等的主要危險因素。其次，高血壓是許多嚴重健康問題的前兆，包括高血壓性視網膜病變、中風、冠心病、腎臟疾病，甚至過早死亡。因此，進行快速高效的篩查對高血壓診斷是必要的。

在過去的十幾年中，無創電子血壓計已經普遍得到應用。這些血壓計很多時候是使用者及患者自行操作。目前電子血壓計是通過對手臂或手腕采集收縮壓、舒張壓數據并且基于示波法判斷血壓。使用電子血壓儀只能反應此時的血壓情況，并且需要通過每日4至5次測量出平均血壓值才能提供較準的參考值。但由于不同的廠商的算法與不同時間段采取血壓的數據不統一，因此測量得到的結果會因許多不同的因素而受到影響，從而影響判斷。

近些年來有一些關于通過視網膜血管系統判斷高血壓的工作。高血壓性視網膜病變是與血壓升高最常見的視網膜疾病之一。通過觀察動靜脈，一種僅出現在高血壓患者中出現，而在健康個體中沒有出現動靜脈狹窄的跡象，即使在有限的臨床實踐中，局部狹窄也很容易被發現。通過眼底圖看到的是人類身體組織的真正形態，動脈、靜脈的比值發生了變化，可以精準的分級是輕度還是重度的，避免錯過早期治療的診斷窗口。

以往的研究都將動靜脈損傷變化作為高血壓為代表的血管病變的一種預測指標。大多數研究采用傳統的方法，通過血管分割分析靜脈寬度被壓迫的變化，然后再進行嚴重程度的分類。越來越多的算法被應用于血管分析，如使用傳統的血管直徑變化的分類方法和最近的方法使用機器學習分類器：利用隨機森林分類器、應用支持向量機、運用深度學習ResNeXt模型。

上述方法存在的問題是精準度不高。

以上背景技術內容的公開僅用于輔助理解本發明的發明構思及技術方案，其并不必然屬于本發明的現有技術，在沒有明確的證據表明上述內容在本發明的申請日之前已經公開的情況下，上述背景技術不應當用于評價本發明的新穎性和創造性。

發明內容

本發明提出一種基于遷移卷積網絡對眼底圖像進行血管病變分級識別方法，具體是一種基于遷移學習的深度局部眼底圖片動靜脈局部狹窄進行分類及對血管病變識別方法。本發明能解決眼底動靜脈局部狹窄嚴重程度的多分類問題，并且也是第一次能夠對最嚴重(IV級)的動靜脈局部狹窄級別進行判斷。同時，本發明是首例通過觀察血管病變識別對個體進行動靜脈局部狹窄的分級判斷。通過局部眼底圖的血管病變對動靜脈局部狹窄分級取得了很有競爭力的結果。

在第一方面，本發明提供一種基于遷移卷積網絡對眼底圖像進行血管病變分級識別方法，包括：

A1、對眼底圖像數據集進行隨機數據增廣；

A2、將眼底圖像數據集標注為是否患有血管病變；

A3、將眼底圖像數據集劃分為不同動靜脈狹窄嚴重程度的等級；

A4、將眼底圖像數據集劃分為訓練集與測試集；

A5、對眼底圖像數據集進行裁剪；