分享7篇关于视网膜血管的计算机专业论文

今天分享的是关于视网膜血管的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到视网膜血管等主题,本文能够帮助到你

基于编解码器的眼底血管分割辅助诊断系统的设计与实现

这是一篇关于视网膜血管,医学图像分割,U-Net,编解码器的论文, 主要内容为研究表明,人体许多眼部疾病及全身性疾病的早期症状都可以在视网膜血管上观察到,通过医学图像分割分析与研究视网膜血管的分布、形态可以为这些疾病的诊断工作提供重要依据。利用计算机对视网膜血管进行分割,可以提高分割任务效率,同时大大减少医生的工作量,这对现代医学辅助诊断具有深远意义。U-Net是近年来在医学图像分割领域最具代表性的一个编解码器架构网络,在视网膜血管分割任务中有很好的表现。然而U-Net在结构上存在的不合理性会影响网络性能,比如网络仅实现了同层的特征通道连接会出现上下层之间的语义鸿沟问题,编码器单一的特征提取方式无法获取多尺度的特征信息,特征融合过程中上下文信息没有得到充分利用等。针对以上问题,本文在U-Net的基础上进行改进并做了相关实验,主要研究工作如下:(1)提出基于多重注意力机制的编解码器结构分割模型,并将其应用于研究视网膜血管图像分割。改进的模型通过充分利用空间、通道和尺度等注意力机制,为有效的特征信息分配权重,突出与分割任务目标相关的显著区域,同时抑制图像的背景信息或不相关的部分,充分利用相关特征区域中的特征信息,实现特征的重标定。通过对比实验验证了改进的模型可以强化特征的表示,提升了分割性能。(2)提出基于PAFE多尺度特征提取的分割模型,并将其应用于研究视网膜血管图像分割。通过在网络的编码器部分加入Multi Res模块,替换原卷积层中的普通卷积操作,以实现从不同尺度提取特征,同时在编码器与解码器的桥接部分加入PAFE模块扩大特征图的感受野,获取更丰富的上下文信息,以实现对模型分割性能的优化。通过对比实验证明了提出的模型强化了多尺度特征提取的能力,模型分割性能得到了有效提升。(3)设计并实现了基于编解码器眼底血管分割模型的辅助诊断系统,该系统的主要功能是管理病例信息和自动分割眼底血管图像。根据输入的视网膜病变图像,自动处理和分割血管图像,通过对比不同的处理结果图,有效地提高医生的诊断效率,降低工作负担。

基于深度学习的视网膜血管分割辅助诊断系统研究与实现

这是一篇关于深度学习,卷积神经网络,视网膜血管,图像分割,辅助诊断系统的论文, 主要内容为眼科临床医学中,视网膜血管的形态结构是医生对患者进行眼科疾病和其他相关疾病诊断的重要依据。视网膜里血管结构复杂,在大规模眼底检查中,医生通过肉眼进行检测耗费大量精力同时可能有漏诊、误诊现象发生。而使用计算机分割视网膜血管技术辅助医生诊断,可提高诊断效率并降低误诊率。随着深度学习技术的快速发展与卷积神经网络在图像识别上的广泛应用,越来越多的基于卷积神经网络的图像处理技术应用于医疗图像分割任务中。相对于传统的图像分割技术,使用深度学习技术的分割算法准确度更高。目前基于卷积神经网络的医学图像分割已成了研究的热点。本文将深度学习技术应用到视网膜血管分割研究中,开发完成了视网膜血管分割辅助诊断系统,可为医生提供准确的视网膜血管分割服务以及眼科远程辅助诊断服务。本文研究的主要内容如下:(1)设计基于深度学习的视网膜血管分割优化算法。提出视网膜眼底图像数据集预处理以及图像扩增方法,为后续网络模型训练做准备。选取出合适的基准网络模型U-Net,结合视网膜血管分割任务特点,提出改进的U-Net模型,设计的改进模型通过设计多路径的跳跃连接以充分利用上下文信息,提升网络分割性能。并将网络中标准卷积替换为可变形卷积提高网络自适应血管几何形变的能力,引入批标准化层避免网络出现梯度弥散或梯度爆炸,加入改进的残差模块加深网络进一步提高网络提取特征信息的能力。改进的网络模型在DRIVE数据库上进行训练和评估,实验结果表明,改进的U-Net模型在视网膜血管分割任务上取得了较好的分割效果。(2)采用测试驱动开发策略开发视网膜血管自动分割辅助诊断系统。系统开发采用B/S架构,分别开发了眼底图像采集子系统、视网膜血管自动分割子系统以及远程辅助诊断子系统。眼底图像采集子系统实现患者基本信息获取与眼底图片采集功能;视网膜血管自动分割子系统采用本文改进U-Net模型对采集到的眼底图像进行分割,实现视网膜血管自动分割服务;远程辅助诊断子系统通过展示患者基本信息、眼底图像、分割后的眼底图像实现阅片功能,医生阅片后给出诊断意见实现诊断功能,诊断后再形成诊断报告。此外,该系统以列表形式展示患者信息并增加搜索功能实现患者信息管理功能。最后,通过系统测试得出所开发系统在眼科临床辅助诊断上具有一定的实用性。图[34]表[12]参[76]

基于编解码器的眼底血管分割辅助诊断系统的设计与实现

基于卷积神经网络的眼底视网膜图像分割

这是一篇关于图像处理,深度学习,视网膜血管,图像分割,神经网络的论文, 主要内容为眼底视网膜图像中的毛细血管结构分布可以作为诊断一些疾病的重要依据。通过计算机快速精确分割眼底视网膜图像可以避免人为分割错误的问题,这种方式不但能够提高分割的准确率而且还能减少医生的工作量。因此,这项技术对辅助疾病诊断意义深远。本文使用卷积神经网络设计了两种不同结构的模型。由实验结果可知本文的提出的网络模型效果不错,可以准确的分割眼底视网膜图像,以下为本文的主要工作内容:(1)本文介绍了卷积网络的原理与理论基础以及常用的卷积神经网络模型。使用伽马变换以及直方图均衡化等图像增强方法预处理眼底视网膜图像,增强图像中血管的对比度。除使用常规的旋转、裁剪等数据扩充方法外,本文还通过生成对抗网络生成视网膜图像,扩充数据。(2)根据视网膜图像上血管的特点,本文提出了一种基于残差卷积网络的眼底视网膜血管图像分割算法。通过跳跃连接将底层特征图和高层特征图连接起来构建编解码器网络结构。模型中加入了空洞卷积金字塔模块,在增加网络感受野的同时减小模型训练参数。使用深度监督机制优化损失函数,增强模型的性能。(3)改进传统U-Net网络模型结构,使用Res Net18作为U-Net下采样部分来提取图像特征,然后通过SENet将U-Net的下采样部分与上采样部分相连接,接着将深层特征与浅层特征输入到融合注意力模块中,增强特征表示。在网络的上采样部分使用密集卷积块,通过在前后层之间建立密集连接,可以实现特征在通道维度上的复用,从而减缓梯度消失现象的发生。最后为了更加方便使用模型,将训练好的模型部署到安卓端。