17、基于可解释人工智能的医疗数据分析与糖尿病视网膜病变检测

基于可解释人工智能的医疗数据分析与糖尿病视网膜病变检测

在医疗领域，人工智能（AI）系统为疾病预测提供了强大的支持，但这些系统的决策过程往往缺乏透明度，这使得医疗从业者难以理解和信任其预测结果。可解释人工智能（XAI）技术的出现为解决这一问题提供了可能。通过XAI技术，可以向医疗从业者解释AI系统做出疾病预测的原因，从而带来诸多好处。

1. XAI技术的优势

• 增加透明度和信任度 ：XAI方法能够解释AI系统做出特定决策的原因，使医疗从业者更好地理解系统的工作原理，从而增加对AI系统的信任。
• 识别关键变量 ：利用XAI方法产生的解释，可以识别AI系统在进行预测时所考虑的变量，有助于深入了解疾病预测的依据。
• 发现学习规则问题 ：AI系统在进行预测时会从数据中学习，但有时不正确的学习规则可能导致错误的预测。XAI技术可以帮助发现这些问题，提高预测的准确性。

2. 传统机器学习与深度学习算法

在糖尿病视网膜病变（DR）的检测中，多种机器学习和深度学习算法被广泛应用。以下是一些常见的算法：
|算法名称|简介|特点|
| ---- | ---- | ---- |
|支持向量机（SVM）|Cortes等人在1995年提出的监督学习算法，目标是在n维空间中创建决策边界来分离不同的类别。|使用超平面来确定最佳决策边界，但训练和测试数据需要用户定义参数，且可能因过多输入数据而出现过拟合。|
|K近邻算法（KNN）|Cover等人在1967年设计的基本机器学习算法，用于解决分类和回归问题，也被称为“懒惰学习”。|假设新数据点与最近的数据点相似，并据此进行分类。由于等权重问题，标准的人工神经网络（ANN）分类器可能存在数据样本不平衡的问题，可通过减少K值或最小化到最近关联类的距离来解决。|
|随机森林（RF）|Breiman在2001年创建的集成学习方法，用于解决分类和回归问题。|通过创建决策树来进行分类和回归，分类时使用最高投票，回归时使用平均值。基于随机采样的训练集创建“自助法”数据进行训练，通过袋外测试集估计错误率。|
|神经网络（NN）|McCulloch等人在1943年创建的传统学习系统，利用网络将输入转换为合适的输出。|通过权重学习输入数据的特征，以确定输出类别的概率。需要定期手动设置参数，也可用于提取特征并发送到分类器。|
|深度学习（DL）|Dechter在1986年引入的方法，使用高维特征和训练数据来确定精确特征，并将输入映射到输出数据标签。|核心是深度卷积神经网络（CNN），在图像分类和预测方面非常成功。使用15个卷积滤波器转换输入，实现权重的空间分布。相比传统机器学习系统，需要较少的用户指定，但可能不清楚哪些属性影响其分类。|
|经典神经网络（FCNN）|也称为全连接神经网络，描述了具有多层感知器特性的神经细胞的结构和功能。|Basheer等人在1958年设计了连续层，展示了如何将FCNN模型应用于二进制输入，包括线性、非线性和修正线性单元三种功能。|
|卷积神经网络（CNN）|LeCun等人在1989年首次改进的深度学习方法，LeNet - 5可用于区分手写数字。|随着Alexnet的成功，许多工作致力于提高其性能。如今，CNN在图像分类性能方面非常出色，可用于DR图像数据集的质量评估和超参数的调整。通过迁移学习方法去除先前训练的CNN的最后一个全连接层，提取医疗图像的特征并使用新数据集训练分类器。|
|长短期记忆网络（LSTMN）|一种循环神经网络（RNN），能够学习和处理长期依赖关系。|默认行为是长时间记住过去的信息，并根据时间保留信息，有助于时间序列预测。具有四层相互连接的链状结构，在语音识别、音乐创作和药物研究等领域也有广泛应用。|
|循环神经网络（RNN）|McClelland等人在1986年提出的强大且持久的神经网络，具有内部存储功能。|虽然许多深度学习方法都很古老，但RNN在最近几年才真正发挥出其潜力。由于计算机性能的提高、大量数据的需求以及LSTM的发现，RNN在预测方面表现出色，适用于时间序列、语音、文本等顺序数据。|
|生成对抗网络（GAN）|Goodfellow等人在2014年创建的神经网络技术，结合了生成器和判别器两个深度学习神经网络。|生成器（G）不断生成与原始数据相似的新数据，判别器（D）区分真实数据和虚假数据。通过以下公式进行优化：
$\min \max V(D, G) = E_{q \sim P_{da}(x_1)}[\log D(q)] + E_{z \sim P(k)}[\log (1 - D(G(z)))]$|
|强化学习|Sutton等人在1998年提出的方法，通过代理与环境交互来修改其状态。|代理可以观察环境并做出反应，帮助网络实现目标。环境状态作为输入层，模型通过不断预测在给定条件下每个动作的未来回报来运行。|

3. 视网膜图像数据集

在DR检测中，数据集是非常重要的资源。以下是一些常用的公共数据集：
|数据集名称|用途|数据规模|图像特征|
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|Hamilton Eye Institute Macular Edema Dataset（HEI - MED）|用于检测渗出物|115张异常图像和45张正常图像|使用PRO眼底数码相机拍摄，45倍视野，像素为2196×1958|
|MESSIDOR Digital Retinal Images（Messidor）|用于检测出血、渗出物和微动脉瘤|1200张图像|Messidor2包含1784张视网膜眼底图像，用于自动识别DR|
|Kaggle|用于DR检测|88,702张视网膜眼底图像|由EyePACS创建，包括53,576张眼底图像和35,126张训练图像|
|DRIVE|用于实验和教育|20张实验图像和20张教育图像|使用3CCD相机拍摄，图像分辨率为786×584，用于检测正常血管、出血、渗出物和微动脉瘤|
|CHASE|用于分割视网膜血管|28张视网膜图像|从14名儿童中收集|
|STARE|用于检测正常血管、出血、渗出物和微动脉瘤|400张图像|使用TOP - CON - TRV 50眼底相机拍摄，35倍视野，像素为605×700|
|e - ophtha_EX和e - ophtha_MA|用于检测渗出物和微动脉瘤|e - ophtha_EX包含40 +张渗出物图像和30 - 35张无病变图像；e - ophtha_MA包含200 +张无病变图像和140 +张轻度出血和微动脉瘤图像| |
|Retinopathy online challenge（ROC）|用于检测微动脉瘤|1100 +张图像|像素尺寸有768、1058和1389三种，使用佳能相机拍摄|
|DR1和DR2|用于识别困难渗出物|DR1包含234张图像，DR2包含520张图像|开源数据集|
|DIARETB0和DIARETB1|用于识别异常血管、出血、渗出物和微动脉瘤|DIARETB0包含110张糖尿病视网膜病变图像和20张常见视网膜病变图像；DIARETB1包含84张糖尿病视网膜病变图像和5张常见视网膜病变图像|50倍视野，分辨率为1500×1152|

4. DR检测过程

DR的早期检测和治疗对于减缓疾病进展至关重要。目前，大多数检测策略主要依赖激光技术，但激光治疗可能会导致视网膜厚度减少。因此，研究人员致力于开发特定的技术和方法来早期检测DR。DR检测过程主要基于视网膜图像特征，可分为以下两种类型：
- 非增殖性糖尿病视网膜病变（NPDR） ：这种类型的DR症状较少或不明显，主要表现为血管受损，微动脉瘤（MA）可能导致液体流入视网膜，引起黄斑水肿。
- 增殖性糖尿病视网膜病变（PDR） ：这是一种严重的DR类型，视网膜血液循环不良，导致新血管生长，血液可能流入玻璃体，导致视力障碍。此外，PDR还可能导致视网膜脱离和青光眼等并发症，若不及时治疗，可能导致严重的视力丧失甚至失明。

在DR的早期检测中，微动脉瘤的检测尤为关键。以下是一些检测微动脉瘤的方法：
|作者|数据库|DL/ML技术|性能|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|Pan等人|Zhejiang University School of Medicine|CNNs（DenseNet、VGG16、ResNet50）|DenseNet：灵敏度 - 98.00%，特异性 - 77.30%；VGG16：灵敏度 - 99.80%，特异性 - 14.60%；ResNet50：灵敏度 - 97.60%，特异性 - 22.70%|
|Manasi等人|COKMCM|混合检测|准确率 - 91.55%，灵敏度 - 96.1%，特异性 - 78.2%|
|Carson等人|e - Ophtha|CNN|准确率 - 95%|
|Krishna等人|MESSIDOR|对比度受限自适应直方图均衡化|准确率 - 92%|
|Roy等人|DIARETDB1|形态学操作和Canny边缘检测|灵敏度 - 89.50%，特异性 - 82.10%|
|Waleed等人（2017）|DIARETDB1|CNNs|准确率 - 95.40%|
|Shan等人（2016）|DIARETDB1|堆叠稀疏自动编码器|准确率 - 97.54%，F - 分数 - 91.30%|
|Deepthi等人（2015）|DIARETDB1|分割和形态学操作|准确率 - 98.75%，灵敏度 - 97.80%，特异性 - 97.50%|

除了微动脉瘤的检测，出血、渗出物和黄斑水肿的检测也对DR的诊断具有重要意义。
- 出血检测 ：出血通常出现在视网膜的浅层和深层，准确快速的出血检测有助于糖尿病患者的及时治疗。浅层视网膜的出血表现为线性鲜红色，深层视网膜的出血则呈周围形成的鲜红色。
- 渗出物检测 ：渗出物是视网膜中蛋白质和脂质的积聚，表现为有光泽、闪亮的白色或乳白色病变。渗出物的出现提示视网膜水肿的风险增加，是DR的重要指标。
- 黄斑水肿检测 ：黄斑是视网膜的中心区域，当类脂蛋白开始在黄斑周围或上面聚集时，会形成暗病变，即黄斑水肿。黄斑水肿可分为非临床显著性黄斑水肿（NCSME）和临床显著性黄斑水肿（CSME）。NCSME患者通常没有明显症状，而CSME会严重影响视力。

5. DR病变分割

数字眼底成像可以清晰地显示视网膜血管，对于DR患者的检测具有重要意义。通过特定的图像处理算法，可以从RGB图像的绿色通道中提取血管信息。视网膜血管的分割和检测对于了解各种视网膜疾病，如高血压、年龄相关性黄斑变性、DR和青光眼等具有重要价值。

输入图像可以通过以下公式转换为RGB图像：
$R_1 = \min {R_1 / \text{mean}(R_q) \cdot r_i, 255}$
$G_2 = \min {G_2 / \text{mean}(G_q) \cdot g_i, 255}$
$B_3 = \min {B_3 / \text{mean}(B_q) \cdot b_i, 255}$

其中，$r_i$、$g_i$和$b_i$是与光照相关的平均标准，$R_q$、$G_q$、$B_q$是光照值，$R_1$、$G_2$、$B_3$表示每个通道的单个像素。

通过形态学特征可以发现血管，并识别视网膜眼底图像中的异常点，从而更精确地识别异常情况。实验结果表明，使用医院的30 +张视网膜图像进行评估，灵敏度为85%，特异性为99%。

以下是视网膜病变分割的流程：

graph TD;
    A[输入视网膜图像] --> B[转换为RGB图像];
    B --> C[提取血管信息];
    C --> D[发现血管和异常点];
    D --> E[评估实验效果];

综上所述，XAI技术为医疗领域的疾病预测提供了更透明、可解释的解决方案。多种机器学习和深度学习算法在DR检测中发挥了重要作用，不同的视网膜图像数据集为研究提供了丰富的资源。通过对DR检测过程和病变分割的深入研究，可以提高DR的早期检测率，为患者提供更及时有效的治疗。

基于可解释人工智能的医疗数据分析与糖尿病视网膜病变检测

6. 视网膜病变分割方法比较

在视网膜病变分割方面，不同的研究者采用了多种方法，以下是一些具体文章的实现细节对比：
|文章|分割方法|特点|
| ---- | ---- | ---- |
|Shami等人（2014）|使用形态学特征发现血管，评估实验使用30 +张视网膜图像|灵敏度为85%，特异性为99%|
|Fraz等人（2013）|基于人工神经网络，用图像对视网膜阶段进行分类|利用神经网络的学习能力进行分类|
|Abed等人（2022）|使用神经网络（NN）方法对像素进行分类|通过像素分类来实现病变分割|
|May等人（2016）|基于线性判别分析，依赖像素分类进行视网膜动脉分割|以像素分类为基础的分割技术|
|Raja等人（2014）|基于普通无监督学习，结合DL和视网膜成像对血管进行分类|利用无监督学习和深度学习结合的方式|

7. 不同检测方法的综合评估

为了更全面地了解不同检测方法在DR检测中的表现，我们对微动脉瘤检测、出血检测、渗出物检测和黄斑水肿检测等方面的方法进行综合评估。
|检测类型|主要方法|优点|缺点|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|微动脉瘤检测|CNN、混合检测、形态学操作等|部分方法灵敏度和准确率较高，如Pan等人使用DenseNet的灵敏度达98.00%|不同方法的特异性差异较大，部分方法需要大量数据训练|
|出血检测|目前未详细提及特定主流方法|准确快速检测有助于及时治疗|缺乏统一高效的检测方法|
|渗出物检测|未明确具体方法|渗出物是DR重要指标，检测有意义|缺乏针对性强、效果显著的检测手段|
|黄斑水肿检测|未详细说明特定方法|区分NCSME和CSME对治疗有指导意义|早期症状不明显时检测难度大|

8. 未来发展趋势

随着技术的不断发展，DR检测领域也将迎来新的变化。以下是一些可能的发展趋势：
- 多模态数据融合 ：结合视网膜图像、基因数据、临床症状等多模态数据，提高DR检测的准确性和早期诊断率。
- 更智能的算法 ：开发更智能、高效的机器学习和深度学习算法，减少对大量数据的依赖，提高算法的可解释性。
- 个性化医疗 ：根据患者的个体差异，如基因特征、生活习惯等，提供个性化的DR检测和治疗方案。

9. 实际应用建议

对于医疗从业者和研究人员，在实际应用中可以参考以下建议：
- 选择合适的数据集 ：根据研究目的和需求，选择合适的视网膜图像数据集，如Kaggle、DRIVE等。
- 综合使用多种算法 ：结合不同的机器学习和深度学习算法，发挥各自的优势，提高DR检测的性能。
- 注重数据质量 ：确保数据集的质量，包括图像的清晰度、标注的准确性等，以提高算法的训练效果。

10. 总结

DR的检测和治疗是一个复杂而重要的领域。XAI技术的应用为医疗数据分析和疾病预测提供了更透明、可解释的途径。多种机器学习和深度学习算法在DR检测中各有优劣，不同的视网膜图像数据集为研究提供了丰富的资源。通过对DR检测过程、病变分割以及不同检测方法的综合评估，我们可以更好地了解DR检测的现状和发展趋势。在实际应用中，选择合适的数据集和算法，注重数据质量，将有助于提高DR的早期检测率，为患者提供更有效的治疗方案。

以下是一个总结DR检测流程的mermaid流程图：

graph LR;
    A[收集视网膜图像数据集] --> B[选择合适的检测算法];
    B --> C[训练算法模型];
    C --> D[进行病变检测（微动脉瘤、出血等）];
    D --> E[病变分割];
    E --> F[评估检测结果];
    F --> G[根据结果制定治疗方案];

总之，随着技术的不断进步和研究的深入，DR检测领域有望取得更大的突破，为糖尿病患者的眼部健康带来更好的保障。