58、基于机器学习技术的糖尿病视网膜病变分级

基于机器学习技术的糖尿病视网膜病变分级

1. 引言

糖尿病视网膜病变（DR）是一种由血管损伤引起的威胁视力的眼部疾病，糖尿病患者，尤其是劳动年龄人口，常受其影响。高血糖水平会导致血管损伤，进而引发DR。DR分为非增殖性糖尿病视网膜病变（NPDR）和增殖性糖尿病视网膜病变（PDR），NPDR又包括轻度、中度和重度阶段。检测DR的临床特征有微动脉瘤、渗出物、出血、棉絮斑和新生血管形成等。

青光眼也是一种严重的眼部疾病，50岁人群中每200人有1人患病，80岁人群中每10人有1人患病。神经视网膜神经受损，到晚期才会被发现，最终导致完全失明，因此早期诊断青光眼对于预防视力丧失至关重要。

在眼科诊断中，视网膜图像分割、血管形态和视盘形态等都有助于诊断各种眼部疾病。以下是一些相关的检测和分割方法：
- 视盘区域增强与分割 ：使用低通单位脉冲响应滤波器增强视盘（OD）区域并分离血管，通过膨胀和中值滤波操作分割OD区域，计算复杂度低。不同数据库上的准确率分别为：DRIVE数据库100%、DIRATEDB0数据库96.92%、DIRATEB1数据库98.99%、DRIONS数据库100%。
- 视盘自动检测 ：使用彩色视网膜眼底图像自动检测视盘，不依赖背景标记和血管，应用于六个公共数据库，通过圆算子方法测试，可获得良好的准确率。
- 视网膜血管分割 ：通过数学形态学操作和小波变换分割视网膜静脉和动脉，利用血管的管状特征，以视盘和血管结构为图像配准的地标。使用遗传算法进行参数选择，用DIJKSTRAS最短路径算法克服限制。
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