41、基于血管图像重建的糖尿病视网膜病变分级自监督域适应方法

基于血管图像重建的糖尿病视网膜病变分级自监督域适应方法

1. 背景介绍

糖尿病视网膜病变（DR）是一种可能导致失明的眼部疾病，主要由高血压和高血糖引起。据研究，三分之一的糖尿病患者会出现DR症状，因此早期检测对于成功治疗至关重要。然而，实际中检测和分级DR是一项艰巨的任务，即使专业眼科医生也难以在早期准确诊断。所以，开发精确的自动DR诊断设备十分必要。

自动化DR诊断系统通过视网膜图像（眼底图像）来确定DR等级，常见的DR分级可分为五个阶段：0 - 无DR，1 - 轻度DR，2 - 中度DR，3 - 重度DR，4 - 增殖性DR。DR的严重程度由病变的数量、大小和外观决定，其特征在结构和纹理方面都很复杂，这就要求自动化诊断系统能够从视网膜图像中提取有意义的视觉特征。

近年来，基于深度学习的方法在视网膜图像DR分级中取得了一定进展。例如，2016年的一篇论文介绍了一种深度学习算法用于检测糖尿病视网膜病变，与眼科医生的手动分级相比，具有较高的敏感性和特异性。Jiang等人提出了传统深度学习方法的集成，以提高自动化DR分级的预测性能。Lin等人引入了一个联合模型，用于病变检测和DR识别。Zhou等人采用两步策略，先使用语义分割组件生成多病变掩码，然后利用该掩码对DR的严重程度进行分级。Wu等人则通过像素级分割图进行分类。

然而，这些方法在实际应用中往往面临域适应问题。由于临床应用中的医学图像是从不同制造商的设备获取的，这些设备在成像模式、图像处理算法和硬件组件等方面存在差异，因此在特定源域训练的网络应用到不同目标域时，性能会显著下降。收集和标记目标域的新样本是克服这一障碍的一种方法，但这对于医学图像来说既费力又昂贵，因为数据有限且标记需要极度谨慎。因此，开发一种无需