張貴英 張俊飛

摘要：早產兒視網膜病變是小兒致盲的主要原因之一，發(fā)病率在我國呈持續(xù)上升的趨勢。人工診斷存在費時費力，依靠醫(yī)生經驗等不足。針對此，提出了基于機器學習的視網膜圖像識別模型，首先基于原始圖像，借助圖像處理、傳統(tǒng)機器學習方法和對抗生成網絡技術得到生成圖像，然后基于這些圖像和原始圖像，提取其特征，最后對級聯(lián)后的特征進行分類。該模型有望為早產兒視網膜病變的自動篩查系統(tǒng)提供技術支持。

關鍵詞：視網膜圖像;自動識別;模型設計

中圖分類號：TP181 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）28-0176-02

開放科學（資源服務）標a碼（OSID）：

1 引言

早產兒視網膜病變（ Retinopathy of Prematurity，ROP）曾稱為Terry綜合征或晶狀體后纖維增生癥，最早由Terry在1942年發(fā)現(xiàn)[1]。孕期34周以下，出生體重小于1500、出生后吸氧史，發(fā)病率約為60%，孕期更短或更低出生體重者，發(fā)生率可達66%- 82%。由于ROP可致盲，早在1984年到1987年，由國際組織ROP專家建立了詳細的病變分類標準，以促進臨床治療。指出了ROP發(fā)生的部位分為3個區(qū)域，并將病變的嚴重程度分為5期，圖1為正常和ROP3期圖像示例。另外，需要注意的是Plus疾?。杭春髽O部視網膜血管遷曲怒張，表明ROP處于迅速進展期。ROP最早出現(xiàn)在矯正胎齡32周，閾值病變大約出現(xiàn)在矯正胎齡37周，早期篩查和治療可以阻止病變的發(fā)展。

目前，眼科醫(yī)生通過數字視網膜照相機（如RetCam3）獲取早產兒視網膜眼底圖像，然后人工診斷有無病變及分級，這種方式面臨幾個問題。首先，ROP需要通過開展大規(guī)模的眼底普查，對潛在眼底病患者進行定期的眼底視網膜檢查。然而，由于眼底病潛在患者數量較大，眼科專家人工檢查工作開展較為困難，尤其在中國和印度這樣人口眾多的國家。其次，ROP的分類標準是定性而不是定量的，對于同一個患者，不同的眼科專家可能給出不同的診斷結果。再者，通過人工觀察眼底視網膜圖像，專家會存在視覺疲勞等情況，此時可能會誤診疾病。ROP-旦發(fā)生，進展很快，可有效治療的時間窗口很窄，早期診斷和及時治療可以有效地減少不良后果和視力喪失。因此，為了提高眼底病診斷效率和精度，應推進大規(guī)模眼底病變自動識別技術，以實現(xiàn)眼底病的早期防治。

2 ROP圖像自動識別研究現(xiàn)狀

ROP圖像自動識別可分為兩類。第一類，基于傳統(tǒng)方法的ROP自動診斷。自動或者半自動ROP診斷主要針對Plus疾病，該疾病的診斷依據為血管是否正常，因此很多研究都集中在血管的分割、血管直徑的測量和血管迂曲的測量等方面[2]?；谶@三步，計算機輔助診療系統(tǒng)“ROPTooI”[3]恫世，該設備可輔助醫(yī)生診斷Plus疾病。另外，“i-ROP，I[4]診斷系統(tǒng)也用來診斷Plus疾病。這些診斷系統(tǒng)的準確性高度依賴于血管的分割，如果血管分割有誤，則會嚴重影響后續(xù)的識別工作。由于受圖像本身、光照和對比度等影響，血管的分割是一個困難的任務。第二類，基于深度學習的ROP自動診斷。2016年Worrall等[5]首次提出使用深度神經網絡診斷Plus疾病，對于其他疾病，該研究僅僅診斷是否有病癥存在，而未做具體的病變分類。在預處理時，該研究僅僅使用了旋轉和切割等傳統(tǒng)數據增大方法。隨后，Brown[6]等先對血管進行分割，然后再使用深度神經網絡對Plus疾病進行自動診斷。Hu[7]等提出了基于深度神經網絡的ROP自動分析方法，該方法未使用樣本增大相關算法。除了對Plus疾病診斷外，Mulav[8]等建立了一個基于深度學習技術的ROP圖像中分界線的檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)使用了175張眼底圖像作為訓練集，45張圖像作為測試集。在這些研究中，其主要任務主要集中在Plus疾病的識別上，訓練集數量一般較少，要么未使用數據增大算法，要不僅使用了旋轉等基本數據放大算法。

3 ROP圖像自動模型設計

ROP圖像自動識別模型為有監(jiān)督學習結構，需要有標注好的數據對網絡進行訓練和測試。首先明確ROP發(fā)生部位的分區(qū)：I區(qū)是以視盤為中心，視盤中心距黃斑中心凹距離2倍為半徑的圓形區(qū)域。Ⅱ區(qū)以I區(qū)以外，以視盤為心，視盤至鼻側鋸齒緣的距離為半徑的環(huán)形區(qū)域。Ⅲ區(qū)：除I區(qū)和Ⅱ區(qū)外剩余的月牙形區(qū)域。其次，明確ROP病變分期，ROP病變根據不同的程度可以分為5期。1期表現(xiàn)為周邊無血管區(qū)與后極部視網膜血管末梢之間出現(xiàn)分界線;2期表現(xiàn)為嵴期分界線增寬、增高，呈嵴狀隆起;3期表現(xiàn)為新生血管形成并長人嵴上;4期表現(xiàn)為視網膜部分脫離;5期表現(xiàn)為視網膜全脫離。根據這些信息，需要眼科專家將早產兒視網膜圖像標注為正常、1期、2期、3期、4期和5期等類別。如果出現(xiàn)爭議，則需要討論。若討論后仍未達成一致，則丟棄此圖像。

對于標注好的圖像，使用基于圖像處理方法、傳統(tǒng)機器學習算法和對抗生成網絡模型生成對應的生成圖像。設計卷積神經網絡，分別提取基于原始樣本和生成樣本的特征，將這些特征級聯(lián)后，送到分類器中識別分類，然后送到分類器中自動識別分類，模型如圖2所示。每設計一個生成模型，就予以實驗驗證，并借助實驗結果對其進行充分的驗證，從而保證整個課題研究最終的成功。將原始圖像和生成圖像按照多種占比結合，比如0比1或者1比0等。將標注好的數據隨機按照不同比例分成三部分：第一部分占總量的80%，用于網絡的訓練;第二部分占10%，用于網絡的驗證;第三部分占10%，用于網絡的測試，該比例可在一定范圍內進行調整。不斷調整網絡參數，如隱藏層的層數、學習率、batch大小等，其中學習率將使用指數衰減學習率，即先使用較大的學習率來快速得到一個比較優(yōu)的解，然后逐步減少學習率，使得模型在訓練后期更加穩(wěn)定。利用驗證數據，對訓練的網絡進行驗證，并根據驗證結果對網絡中的參數做進一步優(yōu)化。利用測試數據，對網絡進行測試，測試網絡進行識別的準確性，尤其是使用交叉驗證法以充分評估構建網絡的性能。

4 結束語

早產兒視網膜病變疾病是兒童致盲的重要原因之一，占兒童盲的6%到18%左右。一般新生兒胎齡越小，出生體重越低，其發(fā)生率越高。建立早產兒視網膜病變自動識別模型，對眼底病進行大規(guī)模篩查，以實現(xiàn)早產兒眼底病的早期防治。

參考文獻：

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[通聯(lián)編輯：唐一東]

作者簡介：張貴英，女，甘肅文縣人，博士，副教授，研究方向為圖像處理，計算機輔助診療。