基于深度学习的视杯视盘分割与青光眼筛查

作     者：董林 李峰 DONG Lin;LI Feng

作者机构：上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 

出 版 物：《控制工程》 (Control Engineering of China)

年 卷 期：2023年第30卷第5期

页      面：894-902页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家重点研发计划(2016YFF0101400) 

主　　题：青光眼筛查 联合分割 区域深度卷积神经网络 密集空洞卷积 盘注意力模块 

摘      要：眼底图像中的OD和OC分割精度不高,且没有充分考虑二者空间信息的问题,为实现联合分割OC/OD,更加准确地测量杯盘比,实现青光眼筛查,提出了一种端到端的基于区域的深度卷积神经网络(region-based deep convolutional neural network,R-DCNN)。首先,在主干网络Res Net34中引入密集原子卷积以提取更密集的特征图。然后,设计了DPN和CPN模块产生OD和OC的候选边界框。之后,考虑到OD和OC之间位置的关系,使用盘注意力模块连接DPN模块和CPN模块,在精确获得OD和OC边界后,计算CDR作为青光眼筛查的指标。最后,将所提出的网络在公开的DRISHIT-GS和RIM-ONE r3数据集进行训练测试。通过与目前主流的先进方法对比,验证了所提网络在OD和OC分割以及青光眼筛查方面的性能,具有广大的应用前景。