聶永琦，曹 慧，楊 鋒，劉 靜

山東中醫(yī)藥大學(xué) 智能與信息工程學(xué)院，濟(jì)南 250355

糖尿病視網(wǎng)膜病變（Diabetic Retinopathy，DR）是糖尿病引起的一種眼科疾病，也是造成視力損傷和失明的主要原因[1]。據(jù)相關(guān)研究表明，使用眼底成像技術(shù)、光學(xué)相干斷層掃描技術(shù)（Optical Coherence Tomography，OCT）和熒光素造影（Fundus Fluorescein Angiography，F(xiàn)FA）進(jìn)行有效的DR篩查和早期診斷可以顯著降低患者出現(xiàn)視力下降或失明的概率[2-4]。然而隨著DR篩查量的增加，在臨床診斷方面出現(xiàn)以下問題[5]：（1）病灶在高分辨率視網(wǎng)膜圖像中占比小，且部分病灶與視網(wǎng)膜組織相似，醫(yī)生在診斷中極易出現(xiàn)漏診、誤診等情況。（2）隨著就診人數(shù)的增多，繁重的閱片任務(wù)增加了醫(yī)生的工作負(fù)擔(dān)，導(dǎo)致醫(yī)生閱片速度慢，無法給予患者及時的反饋，從而錯過最佳治療時機(jī)。（3）醫(yī)療資源分配不均，導(dǎo)致偏遠(yuǎn)地區(qū)的患者無法獲得詳細(xì)的治療方案。因此，亟需開發(fā)有效的CAD系統(tǒng)，輔助臨床醫(yī)生提高DR篩查率和診斷準(zhǔn)確率，從而降低患者出現(xiàn)失明的概率。

近年來，以深度學(xué)習(xí)方法為基礎(chǔ)的CAD系統(tǒng)在肺癌、腦腫瘤以及DR等疾病檢測中取得了顯著成果[6-8]。深度學(xué)習(xí)通過由淺到深的多層次網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，從原始圖像中學(xué)習(xí)低層特征，結(jié)合不同卷積核提取的中間層特征，形成逐漸抽象的高層語義特征，從而獲得更高的病灶檢測精度。DR在不同階段會出現(xiàn)相應(yīng)的病理特征，如微動脈瘤（MA）、出血（HE）、硬性滲出（EX）和軟性滲出（SE）等，通過識別和定位眼底圖像中不同病灶區(qū)域可及時對早期DR進(jìn)行篩查。此外，隨著大規(guī)模醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)的開放和深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，推動了一系列優(yōu)秀深度學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn)，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolution Neural Network，CNN）[9]及其網(wǎng)絡(luò)模型的相關(guān)算法改進(jìn)。CNN模型利用卷積結(jié)構(gòu)交替進(jìn)行卷積和池化操作，以獲取眼底圖像中難以提取的深度特征，引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)端到端的訓(xùn)練，不斷提高模型檢測速度，使其具有更好的魯棒性和泛化能力，該網(wǎng)絡(luò)已成為深度學(xué)習(xí)技術(shù)在醫(yī)療診斷領(lǐng)域最成功的應(yīng)用之一。

本文首先整理了病灶檢測領(lǐng)域常用的數(shù)據(jù)集；其次總結(jié)基于深度學(xué)習(xí)的病灶檢測方法，并將其按照全監(jiān)督和非完全監(jiān)督兩種不同的監(jiān)督方式進(jìn)行詳細(xì)闡述；然后介紹小樣本問題的處理和模型可解釋性，并對算法的特點(diǎn)和性能進(jìn)行綜合對比分析；最后對深度學(xué)習(xí)在糖尿病視網(wǎng)膜病灶檢測領(lǐng)域所面臨的問題和未來研究方向進(jìn)行展望。

1 DR數(shù)據(jù)集介紹

數(shù)據(jù)集是深度學(xué)習(xí)體系結(jié)構(gòu)的重要組成部分，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)有助于開發(fā)、訓(xùn)練以及改進(jìn)算法。深度學(xué)習(xí)，尤其是全監(jiān)督的深度學(xué)習(xí)方法，需要大量經(jīng)過專家標(biāo)注與驗(yàn)證的圖像數(shù)據(jù)。不同類型的數(shù)據(jù)集在圖像數(shù)目、標(biāo)注情況以及拍攝角度等方面存在較大差異，因此研究人員可根據(jù)任務(wù)需求選擇合適的數(shù)據(jù)集。為推進(jìn)醫(yī)學(xué)圖像分析領(lǐng)域的發(fā)展，并且對不斷涌現(xiàn)的病灶檢測方法進(jìn)行客觀比較，本章詳細(xì)介紹了近年來病灶檢測領(lǐng)域常用的數(shù)據(jù)集。

1.1 DRIVE

DRIVE（https：//www.isi.uu.nl/Research/Databases/DRIVE/）[10]由Niemeijer團(tuán)隊(duì)建立，總共包含40張不同年齡個體的彩色眼底圖像，其中7張眼底圖像包含早期病變，像素值為565×584，存儲格式為JPEG。該數(shù)據(jù)集由2個專家同時進(jìn)行人工標(biāo)注，提供具有70%置信度的血管像素注釋，可以更好地運(yùn)用到全監(jiān)督模型的訓(xùn)練過程中。DRIVE是衡量視網(wǎng)膜血管分割方法性能好壞的常用數(shù)據(jù)集。

1.2 STARE

STARE（http：//cecas.clemson.edu/～ahoover/stare/）[11]由美國國立衛(wèi)生研究院提供，由20張彩色眼底圖像組成，像素值為605×700。其中10張圖像顯示與人眼有關(guān)的13種疾病，每張圖像出現(xiàn)的疾病名稱和對應(yīng)代碼采用列表詳細(xì)記錄。該數(shù)據(jù)集由2位臨床專家對血管和視神經(jīng)進(jìn)行人工標(biāo)注，但沒有提供掩膜，需要開發(fā)人員手動設(shè)置。目前，包含血管和視神經(jīng)像素標(biāo)注的圖像數(shù)量已增加至120張。

1.3 MESSIDOR

MESSIDOR（http：//www.adcis.net/en/third-party/messidor/）[12]來源于TECHNO-VISION項(xiàng)目，包含來自3個不同眼科機(jī)構(gòu)的1 200張彩色眼底圖像。不同數(shù)據(jù)集在圖像質(zhì)量、分辨率和視覺效果等方面存在顯著差異，其像素值分別為1 400×960、2 240×1 488、2 304×1 536，存儲格式為TIFF。每張圖像分別對應(yīng)一個診斷文件，該文件由經(jīng)驗(yàn)豐富的臨床醫(yī)生完成，包含DR和黃斑水腫（DME）兩種眼部疾病的詳細(xì)診斷方案。專家依據(jù)彩色眼底圖像中MA的數(shù)目、出血量和有無新血管形成將DR的嚴(yán)重程度分為4等級；依據(jù)黃斑與EX之間的距離將DME分為3等級。

1.4 E-Ophtha

E-Ophtha（http：//www.adcis.net/en/third-party/e-ophtha/）[13]由ANR-TECSAN-TELEOPHT項(xiàng)目建立。該數(shù)據(jù)集由E-Ophtha-MA和E-Ophtha-EX兩個子集構(gòu)成，每個子集由多個文件夾組成，一個文件夾對應(yīng)一個患者的就診信息，包括多張以JPEG格式存儲的彩色眼底圖像和以PNG格式存儲的二進(jìn)制病變蒙版，像素值為2 544×1 696、1 440×960、1 504×1 000。其中E-Ophtha-MA數(shù)據(jù)集包含381張標(biāo)注MA的彩色眼底圖像，E-Ophtha-EX數(shù)據(jù)集包含82張標(biāo)注EX的彩色眼底圖像。

1.5 IDRID

IDRID（https：//ieee-dataport.org/open-access/indiandiabetic-retinopathy-image-dataset-idrid）[14]來源于IEEE國際生物醫(yī)學(xué)影像研討會（ISBI-2018）舉辦的“糖尿病性視網(wǎng)膜病變：分割和分級挑戰(zhàn)”競賽，由597張彩色眼底圖像組成，像素值為4 288×2 848，存儲格式為JPEG。該數(shù)據(jù)集由三部分組成：第一部分包含81張眼底圖像，每張圖像提供MA、SE、EX和HE四種病灶區(qū)域的像素語義標(biāo)注。第二部分包含516張圖像，通過CSV文件詳細(xì)記錄每張圖像中DR和DME的病理狀況以及明確的病變等級。第三部分采用CSV文件詳細(xì)記錄每張圖像中視盤和中央凹的中心位置信息，用于完成視神經(jīng)盤和中央凹的檢測任務(wù)。

1.6 EyePACS

EyePACS（https：//www.kaggle.com/c/diabetic-retinopathyction/data）[15]來源于Kaggle（2015）競賽，包含35 126張被眼科專家標(biāo)注過的彩色眼底圖像。眼科專家根據(jù)病變嚴(yán)重程度將圖像分為5等級，采用CSV文件詳細(xì)記錄圖像的分級信息。種族多樣性是EyePACS數(shù)據(jù)集最重要的屬性之一，該數(shù)據(jù)集不僅包含亞洲、非洲和歐洲地區(qū)個體的彩色眼底圖像，還收集了具有印度次大陸和美國土著血統(tǒng)個體的視網(wǎng)膜圖像，這也是該數(shù)據(jù)集被眾多視網(wǎng)膜疾病研究組用于實(shí)驗(yàn)的重要原因。

1.7 DRiDB

DRiDB（https：//ipg.fer.hr/ipg/resources/image_database）[16]由薩格勒布大學(xué)附屬醫(yī)院提供，由50張彩色眼底圖像組成，圖像分辨率為720×676，存儲格式為BMP。每張圖像均由五位專家對MA、HE、EX、SE、視盤（OD）、血管和黃斑等病變區(qū)域及相關(guān)區(qū)域的像素進(jìn)行獨(dú)立標(biāo)注，有效解決了數(shù)據(jù)評分專家數(shù)量有限的缺點(diǎn)，可提供更加精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)標(biāo)簽，有利于模型的開發(fā)與訓(xùn)練。

1.8 Dataset for OCT Detection

Dataset for OCT Detection（https：//www.kaggle.com/paultimothymooney/farsiu-2014）[17]來源于Kaggle競賽。該數(shù)據(jù)集由訓(xùn)練集和驗(yàn)證集兩部分組成，訓(xùn)練集包含6名患者的OCT圖像信息，并采用.mat文件詳細(xì)記錄尺寸為496×768×61的張量和稀疏張量，其中A掃描的軸向分辨率為3.87μm/像素，橫向分辨率范圍為11.07～11.59μm/像素，方位角分辨率范圍為118～128μm/像素，B掃描的體積尺寸為768。驗(yàn)證集包含10名患者的OCT圖像信息，橫向分辨率范圍為10.94～11.98μm/像素，其他圖像采集參數(shù)與訓(xùn)練集保持一致。表1總結(jié)了用以開發(fā)病灶檢測算法的數(shù)據(jù)集。

表1 用于病灶檢測的數(shù)據(jù)集Table 1 Data set used for lesion detection

2 病灶區(qū)域檢測方法

糖尿病視網(wǎng)膜病灶區(qū)域檢測是DR圖像分析與解譯的重要前提。然而，由于眼底環(huán)境復(fù)雜性，病灶形狀多樣性、圖像噪聲干擾等問題，自動精準(zhǔn)的病灶檢測仍然存在一定困難?；谏疃葘W(xué)習(xí)的病灶區(qū)域檢測方法可以從大量眼底圖像中自動學(xué)習(xí)并提取有效的鑒別特征，其性能較傳統(tǒng)圖像檢測方法具有顯著提升。深度學(xué)習(xí)是一種典型的數(shù)據(jù)驅(qū)動模型，本章根據(jù)標(biāo)注數(shù)據(jù)量與標(biāo)注方式的不同，將檢測方法分為基于全監(jiān)督的病灶區(qū)域檢測方法和基于非完全監(jiān)督的病灶區(qū)域檢測方法[18]。

2.1 基于全監(jiān)督的病灶區(qū)域檢測方法

全監(jiān)督深度學(xué)習(xí)模型是當(dāng)前應(yīng)用范圍最廣、檢測效果最佳、影響規(guī)模最大的算法框架，該框架充分利用標(biāo)注樣本來提取有效的局部特征和細(xì)節(jié)信息，能在一定程度增強(qiáng)訓(xùn)練效果，提高檢測精度。在全監(jiān)督深度學(xué)習(xí)的理論研究歷程中，CNN模型的提出是非常具有里程碑意義的，其重要意義在于為后期模型算法的研究指明了方向。該模型利用池化層增加感受野的有效范圍并進(jìn)行特征融合，有效提高了模型的特征提取能力，但連續(xù)的下采樣操作，會導(dǎo)致部分病灶信息丟失，極大地影響了模型的檢測效果。針對上述問題，在CNN基礎(chǔ)上，研究人員又提出了許多新方法，根據(jù)方法的改進(jìn)特點(diǎn)不同，將其分為基于增加感受野的方法、基于特征融合的方法、基于編碼-解碼器的方法、基于目標(biāo)檢測的方法和基于網(wǎng)絡(luò)融合的方法。

2.1.1 基于增加感受野的方法

深度學(xué)習(xí)方法中感受野（receptive field）[19]是指CNN各層特征圖上的像素點(diǎn)在原圖像上映射區(qū)域的大小。在視網(wǎng)膜病灶檢測領(lǐng)域針對小目標(biāo)的信息限制，采用增加視覺感受野的方法提高模型的特征表達(dá)能力，用于獲取檢測目標(biāo)更為豐富的特征信息，進(jìn)而提高小目標(biāo)病灶的檢測精度。

CNN模型在對圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測時，其池化層會不斷增加感受野的有效范圍，融合背景信息，但該過程同樣存在圖像多尺度、卷積模型不變性和特征分辨率降低的問題，為此，F(xiàn)isher等人[20]提出可進(jìn)行密集預(yù)測的空洞卷積，又稱擴(kuò)張卷積，其以維持圖像分辨率為基礎(chǔ)，在保證覆蓋范圍的同時增加視覺感受野。在早期DR診斷中，需要特征稠密、定位精確和分辨率高的特征圖像檢測病灶區(qū)域，為此研究人員開始使用空洞卷積改善特征圖像的分辨率、網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行速率與健壯性等。在ISBI-2018中，韓國VRT團(tuán)隊(duì)采用步長為1的3×3空洞卷積取代原始模型的最大池化層，用于提取密集特征，實(shí)現(xiàn)語義分割。但該模型在訓(xùn)練階段對小病灶的識別能力較弱，而對其他背景信息學(xué)習(xí)較多，從而導(dǎo)致檢測效果不佳。為解決上述問題，Jiang等人[21]運(yùn)用多個不同擴(kuò)張率的空洞卷積對標(biāo)準(zhǔn)卷積進(jìn)行替換操作，以此維持原網(wǎng)絡(luò)的感受野區(qū)域和原圖像的分辨率，不斷提高模型的特征表達(dá)能力和運(yùn)算速度?？斩淳矸e的引入解決了特征分辨率與感受野之間的固有矛盾，同時采用多個空洞卷積能獲取更豐富的細(xì)節(jié)信息，細(xì)化病灶檢測結(jié)果，但無目的地增加感受野會造成信息冗余、空洞卷積操作無效和網(wǎng)絡(luò)性能下降等問題。為此，紀(jì)玲玉等人[22]引入多視野關(guān)注模塊（MFA），以控制不同感受野分支的信息流，在提高特征分辨率的同時加強(qiáng)每個分支有效信息的權(quán)值，減少信息冗余。MFA作為輕量化模塊，在設(shè)計(jì)時側(cè)重于控制信息流，沒有解決多個平行分支所帶來的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量增加問題，可采用MobileNetv2、ShuffleNetv2等輕量化模型，在保證病灶檢測精度的同時降低計(jì)算復(fù)雜度。

由上述分析可知，基于增加感受野的方法具有以下優(yōu)勢：（1）采用空洞卷積可以在保證圖像空間維度的同時擴(kuò)大感受野的有效范圍，減緩特征圖分辨率的下降速度，使細(xì)節(jié)信息更加豐富，適用于隨著網(wǎng)絡(luò)加深需要維持目標(biāo)空間維度的任務(wù)。（2）空洞卷積通過提高采樣率獲取范圍更廣的感受野以解決模型分辨率與感受野之間的固有矛盾。（3）采用多個空洞卷積能更加快速地提取病灶特征，更為有效地細(xì)化檢測結(jié)果。

但該方法也存在以下問題亟需解決：（1）在實(shí)際應(yīng)用中，采樣率過大容易導(dǎo)致空洞卷積操作無效或計(jì)算復(fù)雜度劇增，可添加1×1卷積或深度可分離卷積以降低模型參數(shù)量和計(jì)算復(fù)雜度，提高模型檢測速度。（2）空洞卷積的卷積核形狀相對固定，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)圖像尺寸變化和提取不規(guī)則形狀病灶特征的能力相對較差。（3）循環(huán)反復(fù)應(yīng)用空洞卷積會造成棋盤效應(yīng)，也會使部分病灶特征遺失，占用大量運(yùn)行空間，消耗大量內(nèi)存。

2.1.2 基于特征融合的方法

為避免循環(huán)利用空洞卷積引發(fā)的棋盤效應(yīng)，研究人員采用特征融合技術(shù)提高網(wǎng)絡(luò)的特征表達(dá)能力。特征融合技術(shù)通過融合不同區(qū)域、不同層次的特征獲取圖像中隱含的上下文信息，能有效提高網(wǎng)絡(luò)的檢測速率和檢測性能，也能大幅降低運(yùn)行消耗，從而避免基于增加感受野方法所導(dǎo)致的問題。

在特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（Feature Pyramid Networks，F(xiàn)PN）[23]之前，多數(shù)病灶檢測方法均使用單層特征進(jìn)行預(yù)測，沒有在低層特征圖添加高層語義信息，但在小病灶檢測中，高層語義信息尤為重要，F(xiàn)PN通過調(diào)整低層特征和高層特征的連接形式，豐富不同尺度特征的語義信息，以解決網(wǎng)絡(luò)依賴于單一層級區(qū)分特征的問題。因此研究人員基于FPN思想對CNN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行相應(yīng)改進(jìn)，使其適應(yīng)包含不同病變特征的圖像數(shù)據(jù)。Sarhan等人[24]提出一種嵌入三重態(tài)損失的多尺度病灶檢測模型以獲取圖像的高層語義信息，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的特征表達(dá)能力。但由于MA邊緣模糊且形狀不規(guī)則，模型在血管周圍容易發(fā)生誤檢、漏檢情況，從而降低檢測精度。不同于網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練優(yōu)化，Sun等人[25]注重結(jié)構(gòu)改進(jìn)，利用ResNet自上而下的路徑構(gòu)造七個不同尺度特征圖，通過級聯(lián)融合各尺度特征圖像的語義信息，獲取豐富的病灶特征。但通過簡單的級聯(lián)融合低層級和高層級語義信息會導(dǎo)致部分語義丟失，為此，Qilei等人[26]提出一種底層特征保留結(jié)構(gòu)，用于恢復(fù)底部特征圖像分辨率至原圖像大小，以此保留低層語義信息，提高病灶檢測精度。上述病灶檢測方法基于CNN架構(gòu)進(jìn)行改進(jìn)，但其最大池化層無法充分利用全局語義信息，從而造成特征損失。為解決上述問題，楊知橋等人[27]引入殘差多尺度池化模塊，通過結(jié)合平均池化和最大池化編碼豐富的上下文語義信息。該模型通過加強(qiáng)特征交流有效提高M(jìn)A檢測精度，但眼底圖像中同時存在多個病變，單一地識別病灶無法輔助醫(yī)生精準(zhǔn)診斷病情，需開發(fā)有效的算法以檢測更多可識別病變。

由上述分析可知，基于特征融合的方法具有以下優(yōu)勢：（1）特征融合技術(shù)將不同層級和不同區(qū)域的特征圖進(jìn)行拼接融合，逐步細(xì)化檢測結(jié)果，優(yōu)化大計(jì)算量與高內(nèi)存占比等問題，適用于需要多尺度目標(biāo)信息的任務(wù)。（2）在特征的提取階段，通過融合具有細(xì)節(jié)信息的低層特征和具有語義信息的高層特征，豐富低層特征圖像的語義信息。（3）在特征利用階段，通過融合各層級特征更有效地利用全局上下文信息，不斷提高檢測速度。

但該方法也存在以下問題亟需解決：（1）CNN模型具有多層結(jié)構(gòu)，采用簡單的融合技術(shù)容易導(dǎo)致低層特征信息丟失，因此開發(fā)有效的特征融合策略是未來需要探索的方向。（2）FPN模型可以豐富圖像語義信息，但其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由人工設(shè)計(jì)，融合效果并非最好，基于網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索尋找最優(yōu)FPN模型是一個良好的解決方案。（3）傳統(tǒng)CNN模型的全連接層針對指定維度的特征向量進(jìn)行分類，因此只能接受固定大小的輸入圖像并進(jìn)行一對一預(yù)測。但隨著檢測任務(wù)復(fù)雜度的增加，通常需要進(jìn)行密集預(yù)測，一對一預(yù)測的方式已經(jīng)無法滿足需求。

2.1.3 基于編碼-解碼器的方法

基于編碼-解碼器的方法采用卷積層替換CNN的全連接層，用于接受任意分辨率的輸入圖像，實(shí)現(xiàn)密集預(yù)測；采用上采樣操作處理低分辨率圖像，用于解決因連續(xù)下采樣導(dǎo)致圖像分辨率下降的問題，高度還原圖像的維度數(shù)據(jù)和像素的時空信息。當(dāng)前，越來越多的醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)用于檢測病灶區(qū)域，并取得了較好的分割效果，其主流框架為Encoder-decoder模型，如Ronneberger等人[28]提出的經(jīng)典圖像分割結(jié)構(gòu)U-Net。如圖1所示，該模型具有完全對稱的U型結(jié)構(gòu)，其通過特征提取和跳層連接融合待分割區(qū)域的低層級和高層級信息，用于準(zhǔn)確定位目標(biāo)像素點(diǎn)，完成目標(biāo)區(qū)域的語義分割任務(wù)?，F(xiàn)有研究多數(shù)通過血管分割間接進(jìn)行病灶檢測。

圖1 基于U-Net結(jié)構(gòu)的視網(wǎng)膜病灶檢測框架Fig.1 Retinal lesion detection framework based on U-Net structure

U-Net模型在病灶檢測過程中，其下采樣階段連續(xù)的卷積和池化操作會丟失許多上下文信息，使得上采樣階段難以完全恢復(fù)目標(biāo)病灶的細(xì)節(jié)信息和空間維度，導(dǎo)致輸出結(jié)果不清晰，最終降低病灶檢測精度。為此，Gu等人[29]受擴(kuò)張卷積、Inception-ResNet-V2模塊啟發(fā)，提出上下文提取模塊以編碼多層級語義特征圖，獲取全局上下文信息。該方法通過提取更抽象的高層次特征和保留更豐富的空間信息，有效減少下采樣階段丟失的病灶特征，但該模塊不善于提取新的病灶特征，且受背景信息干擾，其檢測精度難以達(dá)到預(yù)期效果。為解決上述問題，Li等人[30]基于改進(jìn)的attention模塊提出一種敏感連接注意力網(wǎng)絡(luò)，用于提高模型對小病灶的識別能力，減少背景信息干擾。該方法在保證細(xì)節(jié)信息的同時有效提高模型識別病灶的注意權(quán)重，從而增強(qiáng)相關(guān)特征，減少假陽性預(yù)測，但隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的加深，會出現(xiàn)模型退化、梯度消失等問題。為此，Alom等人[31]結(jié)合循環(huán)卷積和殘差連接以替換U-Net模型的原始子模塊，其檢測準(zhǔn)確率達(dá)到97.12%。該方法在增強(qiáng)特征表達(dá)的同時有效克服模型訓(xùn)練階段存在的梯度消失問題。上述改進(jìn)通過引入attention模塊、上下文提取模塊和循環(huán)卷積獲取更全面的病灶特征，細(xì)化檢測結(jié)果，但該結(jié)構(gòu)無法增加網(wǎng)絡(luò)模塊間的連接，因此數(shù)據(jù)流路徑數(shù)量沒有發(fā)生改變。為解決上述問題，Zhuang等人[32]采用加法代替U-Net中跳連使用的級聯(lián)，兩個并行的U-Net對應(yīng)層也使用加法，以此達(dá)到信息成倍流通的目的，其檢測準(zhǔn)確率達(dá)到96.56%，證明了該方法的可行性。

上述改進(jìn)提升了U-Net模型的檢測精度，但由于DR圖像涉及隱私和標(biāo)注成本過高的問題，其數(shù)據(jù)集規(guī)模較小，基于小樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)模型抗干擾能力較弱，且在訓(xùn)練階段容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)偏差或域偏移問題。為解決此類問題，Wei等人[33]在瓶頸處多次使用單門控遞歸單元（SRU）用于重復(fù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以此細(xì)化血管分割。該方法在保證檢測精度的同時減輕參數(shù)過多對內(nèi)存產(chǎn)生的負(fù)擔(dān)，實(shí)現(xiàn)了在計(jì)算能力和數(shù)據(jù)集有限的情況下訓(xùn)練模型。但基于特定數(shù)據(jù)集的改進(jìn)方法，泛化能力較弱，可采用網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)或訓(xùn)練優(yōu)化以提高模型的泛化能力。Qi等人[34]在給定目標(biāo)病灶邊界模糊和類別極度失衡的數(shù)據(jù)情況下，采用復(fù)制合并策略重復(fù)利用擴(kuò)展路徑中的特征信息以生成病變分割圖。但該模型產(chǎn)生的分割圖存在高噪聲與低對比度，分割結(jié)果較差，在檢測過程容易出現(xiàn)漏檢情況，需增強(qiáng)模型的抗干擾能力以生成具有高對比度和邊界增強(qiáng)的病灶分割圖。

現(xiàn)有研究多數(shù)通過增加網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度和深度，提高模型的非線性表達(dá)能力，但該方式也增加了模型的參數(shù)量和計(jì)算量，降低了運(yùn)行速度。為此，Geng等人[35]添加深度可分離卷積，通過分離空間信息和通道卷積，有效減少網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和冗余計(jì)算量，但其自適應(yīng)能力較差，無法捕獲血管的形狀與尺度信息，從而遺漏部分小目標(biāo)病灶。為此，梁禮明等人[36]結(jié)合深度可分離卷積和可變形卷積，通過較小的計(jì)算量自適應(yīng)捕捉血管的形變信息，以準(zhǔn)確辨別血管和非血管區(qū)域。但該方法仍存在冗余特征，導(dǎo)致模型訓(xùn)練出現(xiàn)波動，分割性能不穩(wěn)定，可采用網(wǎng)絡(luò)剪枝和稀疏化以穩(wěn)定地優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)。不同于上述方法，Boudegga等人[37]采用更輕量級的3×3卷積代替標(biāo)準(zhǔn)卷積，并加入1×1卷積以更好地保留空間信息，在保證檢測精度的同時減少模型參數(shù)量，提高運(yùn)行速度，使檢測性能和執(zhí)行時間達(dá)到更好的平衡。但是，無論模型的檢測精度還是檢測速度都距離移動設(shè)備的真實(shí)需求存在較大差距，因此還需不斷研究與開發(fā)適宜移動端真實(shí)需求的檢測模型。

由上述分析可知，基于編碼-解碼器的方法具有以下優(yōu)勢：（1）采用編解碼器結(jié)構(gòu)能有效恢復(fù)目標(biāo)空間信息，改善特征圖像分辨率，解決對不同尺寸的輸入圖像產(chǎn)生像素級別輸出的語義預(yù)測問題，適用于保存圖像空間信息的圖到圖任務(wù)。（2）采用attention模塊、上下文提取模塊和循環(huán)卷積解決因連續(xù)卷積池化操作導(dǎo)致空間和細(xì)節(jié)信息丟失的問題。（3）采用橋連接結(jié)構(gòu)和DenseNet思想增加數(shù)據(jù)流路徑數(shù)量。（4）采用深度可分離卷積和更輕量化的3×3卷積降低算法復(fù)雜度，減少模型參數(shù)量，提高模型檢測速度。（5）通過重復(fù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)解決因數(shù)據(jù)匱乏導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練困難的問題，類似的技巧還有訓(xùn)練數(shù)據(jù)標(biāo)簽。

但該方法也存在以下問題亟需解決：（1）由于眼底圖像結(jié)構(gòu)復(fù)雜且病灶形狀多樣，網(wǎng)絡(luò)的檢測性能會大幅降低，通過引入殘差連接、密集連接等處理模塊，獲取更有效的細(xì)節(jié)信息。（2）U-Net模型采用固定參數(shù)的上采樣操作，在對圖像尺寸要求較高的病灶檢測任務(wù)中，其采樣效果較差，且輸入圖像與輸出結(jié)果尺寸不一致，嘗試可學(xué)習(xí)上采樣進(jìn)行改進(jìn)，但其計(jì)算復(fù)雜度較高。（3）U-Net模型采用跳層結(jié)構(gòu)改善上采樣操作導(dǎo)致的粗糙結(jié)果，但通過簡單融合方式獲取的特征圖像效果不佳。（4）U-Net沒有考慮像素間的局部依賴關(guān)系，使其易受外部特征干擾，對邊界模糊的病灶區(qū)域，其特征提取和表達(dá)能力有待加強(qiáng)。（5）網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度較高，參數(shù)量較多，計(jì)算量過大，訓(xùn)練時間較長。

2.1.4 基于目標(biāo)檢測的方法

Faster R-CNN[38]是一種端到端訓(xùn)練的目標(biāo)檢測框架。該網(wǎng)絡(luò)框架通過添加RPN[39]層，將提取的候選區(qū)域融入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，有效解決單獨(dú)候選區(qū)域模塊運(yùn)算量過大的問題，提高了模型檢測速度和精度。因其檢測效率更高，更加適用于小目標(biāo)病灶的檢測任務(wù)。

在病灶檢測任務(wù)中，由于病灶自身形態(tài)、尺度等方面的差異以及視網(wǎng)膜復(fù)雜的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，經(jīng)常存在難分樣本，而網(wǎng)絡(luò)模型正是需要側(cè)重學(xué)習(xí)難分樣本。在訓(xùn)練過程中，直接采用難易樣本失衡的數(shù)據(jù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型，會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)預(yù)測出現(xiàn)偏差，訓(xùn)練一個高性能網(wǎng)絡(luò)是一件具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。為此，謝云霞等人[40]引入在線困難樣本挖掘機(jī)制（OHEM），以重點(diǎn)學(xué)習(xí)難分樣本，有效解決了因難易樣本失衡導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)預(yù)測出現(xiàn)偏差的問題，其檢測精度達(dá)到95.8%。然而，OHEM將單一的興趣區(qū)域（Region of Interest，ROI）生成網(wǎng)絡(luò)拓展為兩個結(jié)構(gòu)相似的ROI網(wǎng)絡(luò)，增加了模型參數(shù)量，提高了網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練難度。不同于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，魯品肅[41]通過結(jié)合預(yù)測回歸框定位和二分類交叉熵提出聯(lián)合損失函數(shù)，以解決難易樣本失衡問題，不斷提高病灶檢測精度。但其收斂速度受模型學(xué)習(xí)效果影響，穩(wěn)定性較差。

上述改進(jìn)使得Faster R-CNN在病灶檢測精度上有了初步提升，但Faster R-CNN在進(jìn)行下采樣和ROI池化時需對特征圖尺寸進(jìn)行取整運(yùn)算，這使病灶檢測任務(wù)的精度深受影響。為此，He等人[42]提出Mask R-CNN算法。該算法舍棄對特征圖像大小的取整操作，提出使用ROI Align層替換ROI Pooling層，并采用雙線性插值法對非整數(shù)位置的像素進(jìn)行填充，不斷減小下游特征圖譜向上游映射時產(chǎn)生的位置誤差，從而有效提升檢測精度，克服類內(nèi)誤差，圖2為Faster R-CNN和Mask RCNN的結(jié)構(gòu)對比圖。

圖2 Faster R-CNN和Mask R-CNN的結(jié)構(gòu)對比圖Fig.2 Structural comparison chart of Faster R-CNN and Mask R-CNN

在高分辨率視網(wǎng)膜圖像中，部分病灶與眼底組織具有極高的相似度，因此在檢測過程極易出現(xiàn)誤檢情況，從而導(dǎo)致假陽性預(yù)測。為此，F(xiàn)arzan等人[43]采用更加高效的Mask R-CNN作為骨干網(wǎng)絡(luò)，通過降低anchor設(shè)置，檢測眼底圖像中小于8×8像素的分散病灶區(qū)域，以提高模型的病灶識別能力。該方法雖然取得了良好的檢測精度，但沒有考慮全局上下文信息和多類別特征，邊緣檢測結(jié)果較為模糊。

由上述分析可知，基于目標(biāo)檢測的方法具有以下優(yōu)勢：（1）基于目標(biāo)檢測的方法可提高模型檢測精度，加快網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行速度，有效減少網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時間與測試時間，實(shí)現(xiàn)端到端訓(xùn)練。（2）通過引入OHEM機(jī)制和聯(lián)合損失函數(shù)，使網(wǎng)絡(luò)模型更加關(guān)注困難樣本，正負(fù)樣本比例更加平衡，從而避免網(wǎng)絡(luò)預(yù)測出現(xiàn)偏差。（3）通過減小anchor尺寸提高小病灶的檢測精度，類似的技巧還有添加unpooling層，以此獲取更豐富的病灶細(xì)節(jié)信息。

但該方法也存在以下問題亟需解決：（1）anchor的設(shè)定參數(shù)需要覆蓋目標(biāo)病灶的尺寸和寬高比，由于anchor需要提前設(shè)置，在訓(xùn)練過程中無法自適應(yīng)變化，因此基于模型自主學(xué)習(xí)anchor成為當(dāng)前研究熱點(diǎn)。（2）從Faster R-CNN到Mask R-CNN，新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是主要改進(jìn)方式，但其仍然缺乏對訓(xùn)練中關(guān)鍵因素mini-batch的關(guān)注。（3）雖然Mask R-CNN在一定程度提高了檢測速度，但作為兩階段檢測框架，仍然無法滿足實(shí)時需要。

2.1.5 基于網(wǎng)絡(luò)融合的方法

上述基于單網(wǎng)絡(luò)的模型改進(jìn)方法雖然在病灶檢測領(lǐng)域表現(xiàn)良好，但其提取的特征類型單一，無法覆蓋所有細(xì)節(jié)信息，導(dǎo)致病灶邊界模糊。采用多個網(wǎng)絡(luò)融合的方式，能充分利用不同網(wǎng)絡(luò)的特性，分階段提取病灶特征，提高模型檢測精度。

針對當(dāng)前檢測任務(wù)存在大量假陽性病灶的問題，Noushin等人[44]串行連接兩個完全相同的網(wǎng)絡(luò)。該模型采用由粗到細(xì)的策略，其中第一個網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行粗略定位，將生成的病灶初始像素概率圖作為第二個網(wǎng)絡(luò)的輸入，用于精準(zhǔn)檢測病灶區(qū)域。但級聯(lián)路徑中兩個CNN模型都重復(fù)提取相似的底層特征，導(dǎo)致模型參數(shù)和計(jì)算資源的冗余使用。為解決上述問題，Jiang等人[45]使用三個并行的主流深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)Inception-V3、ResNet-152、Inception-ResNet-V2，聯(lián)合訓(xùn)練三個架構(gòu)，通過Adaboost算法集成三個網(wǎng)絡(luò)輸出以獲得最終檢測結(jié)果。此外該方法將病灶檢測問題轉(zhuǎn)化為多標(biāo)簽分類問題，有效減少單一偏見對模型的影響，從而提高模型魯棒性。由于病灶在眼底圖像中占比小且形狀差異較大，上述以全局圖像作為輸入的模型存在病灶信息丟失的不足。為此，Muhammad等人[46]結(jié)合RES-Net、DENSE-Net、NTS-Net和SBS層構(gòu)建多分支集成學(xué)習(xí)檢測模型，分別用于提取圖像的局部和全局特征信息。該方法使用多個并行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)聚焦高分辨率圖像中小目標(biāo)病灶信息，提高模型檢測精度，但集成網(wǎng)絡(luò)計(jì)算代價高，內(nèi)存占用大，時間消耗長。

由上述分析可知，基于網(wǎng)絡(luò)融合的方法具有以下優(yōu)勢：（1）結(jié)合不同網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)，構(gòu)建多類別特征融合，有效解決因模型單一導(dǎo)致信息丟失的問題，提高模型魯棒性。（2）提高模型識別率且融合模型比單一模型具有更好的尺度不變性。但該方法也存在以下問題亟需解決：（1）集成網(wǎng)絡(luò)從特征表達(dá)層面對多類別圖像信息進(jìn)行融合，因此選擇合理的特征提取層以減少特征冗余是今后需要探索的研究方向。（2）存在模型設(shè)計(jì)困難、計(jì)算量大、訓(xùn)練時間長和消耗大量內(nèi)存等問題，可通過結(jié)合多個GPU和探究合理的學(xué)習(xí)策略進(jìn)行改進(jìn)。

綜上所述，全監(jiān)督學(xué)習(xí)模型的利用使病灶檢測精度實(shí)現(xiàn)了大幅提升，研究人員串行使用空洞卷積以深入提取語義特征，從而實(shí)現(xiàn)高精度檢測。但該過程會造成棋盤效應(yīng)，也會占用大量運(yùn)行時間，消耗大量內(nèi)存，為此，研究人員通過特征融合方法提取多層級、多區(qū)域特征，以此降低特征損失和內(nèi)存消耗。但上述方法只能接受固定大小的DR圖像，為解決這一問題，研究人員提出基于編碼-解碼器的病灶檢測方法以支持任意尺寸輸入，恢復(fù)病灶空間信息，實(shí)現(xiàn)像素級分類。但采用編解碼結(jié)構(gòu)會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)參數(shù)增加，計(jì)算復(fù)雜度提高，模型收斂速度降低等問題。為此，研究人員提出采用更加高效的Faster R-CNN和Mask R-CNN檢測網(wǎng)絡(luò)，以提高病灶檢測的精度和效率?；诰W(wǎng)絡(luò)融合的檢測方法存在模型設(shè)計(jì)困難和內(nèi)存占比過大等問題，后續(xù)研究可嘗試結(jié)合多個GPU以及開發(fā)優(yōu)化模型等方法，結(jié)合不同模型的優(yōu)點(diǎn)，彌補(bǔ)單一方法的局限性，達(dá)到更優(yōu)的檢測效果。

2.2 基于非完全監(jiān)督的病灶區(qū)域檢測方法

基于全監(jiān)督的深度學(xué)習(xí)方法雖然在病灶區(qū)域檢測領(lǐng)域取得了良好的成績，但該方法需要大量像素語義標(biāo)注的樣本數(shù)據(jù)，然而視網(wǎng)膜圖像數(shù)據(jù)的標(biāo)注通常需要多個該領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)豐富的專家共同完成，且標(biāo)注成本高、花費(fèi)時間長，導(dǎo)致用于訓(xùn)練的高質(zhì)量標(biāo)注樣本非常有限。因此，如何在標(biāo)注樣本較少的條件下提高模型的檢測精度已成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。以半監(jiān)督和弱監(jiān)督學(xué)習(xí)為代表的非完全監(jiān)督檢測模型是解決此類問題的有效方法。常見的DR圖像非全標(biāo)注類型包含部分像素語義標(biāo)注和圖像級標(biāo)注兩種類型，本節(jié)針對這兩類問題，將非完全監(jiān)督檢測方法分為基于部分標(biāo)注的檢測方法和基于圖像級標(biāo)注的檢測方法[47-48]。

2.2.1 基于部分標(biāo)注的檢測方法

由于像素語義標(biāo)注樣本的獲取需要花費(fèi)大量的精力和時間，因此專家只對數(shù)據(jù)集中部分圖像進(jìn)行像素語義標(biāo)注。針對只有部分?jǐn)?shù)據(jù)含有像素語義標(biāo)注的問題，研究人員提出一系列基于自訓(xùn)練（self-training）、聯(lián)合訓(xùn)練（co-training）、增量學(xué)習(xí)（incremental learning）、知識蒸餾（knowledge distillation）和生成對抗學(xué)習(xí)等思想的病灶檢測模型。為提高模型的病灶識別能力，Zhao等人[49]提出一種結(jié)合co-training、attention模塊和生成對抗學(xué)習(xí)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法用于提高模型的檢測性能，檢測精度達(dá)到95%，但模型受生成的偽標(biāo)簽質(zhì)量影響，其穩(wěn)定性較差。Ren等人[50]基于相似度計(jì)算和矢量量化技術(shù)解決病灶檢測領(lǐng)域假陽性率過高的問題，其準(zhǔn)確率相較于基于self-training和co-training思想的醫(yī)學(xué)圖像檢測模型分別提高2%和1.5%，有效證明了該檢測模型的可行性。但該方法仍需像素標(biāo)注樣本訓(xùn)練模型，沒有完全解決像素語義標(biāo)注困難和數(shù)據(jù)小樣本性的問題。

由上述分析可知，基于self-training和co-training思想的網(wǎng)絡(luò)框架是病灶檢測領(lǐng)域最常見的半監(jiān)督模型之一，通過學(xué)習(xí)偽標(biāo)簽以及持續(xù)更新的迭代過程，在一定程度緩解了因高質(zhì)量標(biāo)記數(shù)據(jù)匱乏導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練困難的問題。但該算法也存在以下問題亟需解決：（1）其性能依賴于生成的偽標(biāo)簽質(zhì)量，網(wǎng)絡(luò)會不斷放大學(xué)習(xí)到的錯誤標(biāo)簽從而影響最終的檢測結(jié)果。由于視網(wǎng)膜圖像中病灶形狀不規(guī)則且類間差異較小，僅參考網(wǎng)絡(luò)本身提供的特征信息，無法生成穩(wěn)定的高質(zhì)量偽標(biāo)簽。（2）像素語義標(biāo)注困難的問題仍然沒有解決，且利用像素語義標(biāo)注樣本訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)存在一定局限性，因此應(yīng)將研究重點(diǎn)放在基于圖像級標(biāo)注的檢測方法中。

2.2.2 基于圖像級標(biāo)注的檢測方法

相比于部分像素語義標(biāo)注，圖像級標(biāo)注具有過程相對簡單，獲取相對容易，工作量相對較小的優(yōu)勢和特點(diǎn)。因此，該方法逐漸在非完全監(jiān)督學(xué)習(xí)方法中成為主流。

當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)只含有圖像級標(biāo)注時，經(jīng)典全監(jiān)督學(xué)習(xí)方法不能有效應(yīng)用。為解決上述問題，Costa等人[51]合理引入多實(shí)例學(xué)習(xí)框架，通過聯(lián)合優(yōu)化實(shí)例編碼和病變等級分類任務(wù)，獲取DR圖像中表達(dá)力更強(qiáng)的中級特征用于病灶檢測，其準(zhǔn)確率達(dá)到96%。然而上述模型在學(xué)習(xí)過程中，使用反復(fù)迭代操作進(jìn)行訓(xùn)練，其檢測結(jié)果通常與實(shí)際標(biāo)簽之間存在較大差異。Quellec等人[52]利用卷積概率模型和t-SNE檢測缺血性視神經(jīng)病變、乳頭水腫等罕見病灶，以此有效克服模型訓(xùn)練需要大量像素語義標(biāo)注樣本的限制。但該數(shù)據(jù)集的圖像標(biāo)簽由一名專家進(jìn)行標(biāo)注，受個人經(jīng)驗(yàn)與主觀性差別影響較大，應(yīng)由多位專家共同標(biāo)注，以適應(yīng)主觀性變化。上述方法在病灶檢測領(lǐng)域取得了良好的效果，但CNN的輸出結(jié)果為概率圖矩陣，矩陣中數(shù)據(jù)表示各像素點(diǎn)屬于背景組織或病灶的概率，模型在病灶檢測過程中經(jīng)常忽略像素間的空間關(guān)系。為此，Waleed等人[53]使用GAP層替代傳統(tǒng)監(jiān)督模型CNN的稀疏全連接層，通過融合特征圖的空間分辨率信息提高模型的病變識別能力。但該方法并未取得良好的檢測效果，在此基礎(chǔ)上，丁英姿等人[54]使用GMP層代替GAP層以替換全連接層，通過連通區(qū)域計(jì)算不斷提高模型的病變定位能力。但其訓(xùn)練樣本相對較少，需結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法以提高模型的自優(yōu)化能力。不同于內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，孟凡奎等人[55]外接條件隨機(jī)場（Conditional Random Field，CRF），通過恢復(fù)圖像局部特征，獲取對象類之間的細(xì)節(jié)信息以精準(zhǔn)定位病灶區(qū)域，其檢測精度達(dá)到98.5%，有效解決了因卷積模型不變性導(dǎo)致位置信息丟失的問題。但上述基于單模態(tài)數(shù)據(jù)的病灶檢測模型提取的信息類別單一，為此，Ling等人[56]利用臨床報告中少量的監(jiān)督信息訓(xùn)練特征空間中圖像對文本的映射模型用于病灶檢測。該模型通過消除低級圖像特征和高級診斷信息之間的語義鴻溝，豐富眼底圖像信息，使其達(dá)到更優(yōu)的檢測性能。但受隱私保護(hù)等方面的限制，臨床診斷信息難以獲取，病灶檢測領(lǐng)域通常面臨模態(tài)數(shù)據(jù)缺失的問題。

由上述分析可知，基于圖像級標(biāo)注的檢測方法具有以下優(yōu)勢：（1）提高對缺乏數(shù)據(jù)支持的高嚴(yán)重級別病變的檢測性能，在一定程度克服了數(shù)據(jù)缺乏和數(shù)據(jù)不可用的難題，降低了圖像標(biāo)注的成本。（2）通過GAP層和GMP層獲取像素間的空間位置關(guān)系，以精準(zhǔn)定位病灶區(qū)域。但該算法也存在以下問題亟需解決：（1）與像素語義標(biāo)注相比，圖像級標(biāo)注的方法相對簡單粗略，單純的非完全監(jiān)督病灶檢測框架很難取得符合預(yù)期的檢測效果。嘗試擴(kuò)展目標(biāo)區(qū)域，挖掘監(jiān)督信息、結(jié)合全監(jiān)督學(xué)習(xí)等多種方式，實(shí)現(xiàn)非完全監(jiān)督檢測方法質(zhì)量的有效提升。（2）全監(jiān)督學(xué)習(xí)和非完全監(jiān)督學(xué)習(xí)相結(jié)合可取得更好的檢測結(jié)果，但該方法仍然無法避免對大量精確標(biāo)注樣本的需求，因此開發(fā)合理的聯(lián)合算法以進(jìn)行協(xié)作學(xué)習(xí)是重要的研究方向。

綜上所述，基于深度學(xué)習(xí)的病灶檢測方法可獲得DR圖像中不同病灶的具體可分性表示特征，從而不斷提高檢測精度，但該方法依舊存在以下問題亟需解決：

（1）提出更適合非完全監(jiān)督訓(xùn)練方式的網(wǎng)絡(luò)模型。非完全監(jiān)督的學(xué)習(xí)更符合人腦的思維方式，而目前多數(shù)病灶檢測框架采用從帶有像素語義標(biāo)記的圖像樣本中學(xué)習(xí)的完全監(jiān)督模型，在數(shù)據(jù)標(biāo)注方面耗費(fèi)大量的精力和時間。此外，多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在全監(jiān)督模型訓(xùn)練下可以獲得較好的成績，但移植到非完全監(jiān)督模型后其效果顯著下降，探尋數(shù)據(jù)本質(zhì)特點(diǎn)，設(shè)計(jì)更合適的網(wǎng)絡(luò)模型值得研究。

（2）壓縮計(jì)算量。輕量級的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更易于嵌入便攜式醫(yī)療設(shè)備，賦予其強(qiáng)大的診斷功能。目前多數(shù)模型采用深度可分離卷積、HetConv、3×3卷積塊等針對卷積核的結(jié)構(gòu)化剪枝方法，盡管這些方法在GPU與CPU上速度提升顯著，但剪枝卷積核與卷積通道會影響下一隱含層的輸入，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)精度受損嚴(yán)重。因此如何利用網(wǎng)絡(luò)剪枝和稀疏化穩(wěn)定地優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)，以較小的精度損失代價簡化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和壓縮計(jì)算需求值得研究。

（3）特殊目標(biāo)檢測的問題。在DR眼底圖像中，同時存在多種形狀不規(guī)則、尺寸變化大的病灶區(qū)域，且部分病灶與眼底組織相似，其檢測難度遠(yuǎn)大于標(biāo)準(zhǔn)目標(biāo)。現(xiàn)有研究通過可變形卷積自適應(yīng)學(xué)習(xí)感受野，但該卷積需要較大計(jì)算量，因此級聯(lián)多個可變形卷積一定程度降低了模型的運(yùn)算速度。如何在保證計(jì)算速度的同時，實(shí)現(xiàn)更高的檢測精度，是今后研究的重要方向。

（4）實(shí)現(xiàn)超大尺寸圖像的檢測。隨著醫(yī)學(xué)圖像采集設(shè)備的發(fā)展，圖像分辨率將持續(xù)提升，超廣角圖像將成為病灶檢測領(lǐng)域的主流。但現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)檢測框架無法滿足這一需求，直接采用高分辨率圖像訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算量和時間成本較大，同時在超高分辨率圖像的處理方法和效率方面也存在很大挑戰(zhàn)。從技術(shù)發(fā)展趨勢來看，針對超高分辨率圖像的檢測也是該領(lǐng)域重要的發(fā)展方向。

（5）對檢測結(jié)果進(jìn)行不確定性分析。不確定性分析旨在讓模型輸出檢測結(jié)果的同時，指出不確定的檢測部分，需要人工進(jìn)行修正。但現(xiàn)階段多數(shù)病灶檢測算法僅輸出確定性的結(jié)果圖，沒有探索不確定性分析在病灶檢測中的應(yīng)用。允許醫(yī)生根據(jù)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的不確定性檢測結(jié)果進(jìn)行修改，以提升檢測質(zhì)量，這是實(shí)際場景和理論結(jié)合的重要環(huán)節(jié)，也是視網(wǎng)膜病灶檢測領(lǐng)域未來研究的重點(diǎn)。

3 小樣本問題的處理

基于深度學(xué)習(xí)的病灶檢測模型在訓(xùn)練過程中，通常面臨數(shù)據(jù)量偏小的問題。然而基于小樣本構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)模型穩(wěn)定性差，無法推廣至其他樣本集使用，導(dǎo)致深度學(xué)習(xí)模型在臨床難以普及。現(xiàn)有研究通過遷移學(xué)習(xí)和生成對抗網(wǎng)絡(luò)方法解決因數(shù)據(jù)缺乏導(dǎo)致檢測模型訓(xùn)練困難的問題。

3.1 基于遷移學(xué)習(xí)的方法

直接遷移學(xué)習(xí)[57]方法利用大規(guī)模數(shù)據(jù)集對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，然后將預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行微調(diào)，應(yīng)用于其他檢測、分類任務(wù)，以此解決小樣本學(xué)習(xí)問題。除此之外，應(yīng)用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的常用遷移學(xué)習(xí)方法還包括半監(jiān)督遷移和跨域適應(yīng)等方式。半監(jiān)督遷移學(xué)習(xí)方法旨在解決源域數(shù)據(jù)和目標(biāo)域數(shù)據(jù)失衡的問題，其通過源域的豐富數(shù)據(jù)與標(biāo)簽幫助解決目標(biāo)域因數(shù)據(jù)稀少導(dǎo)致性能差的問題?？缬蜻m應(yīng)旨在從包含豐富信息的相關(guān)源域數(shù)據(jù)獲取與疾病診斷關(guān)聯(lián)的知識，以此提高模型性能。

如今，遷移學(xué)習(xí)方法已經(jīng)廣泛應(yīng)用于病灶檢測領(lǐng)域。Mihir等人[58]基于預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)利用視網(wǎng)膜圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)，通過微調(diào)原始網(wǎng)絡(luò)參數(shù)達(dá)到病灶檢測的目的。但基于遷移學(xué)習(xí)的檢測模型在特征輸出過程存在一個缺點(diǎn)，即參數(shù)量過大，容易產(chǎn)生過擬合，降低圖像深層特征的獲取量。為解決上述問題，連超銘等人[59]采用平均池化層代替全連接層以提取深層特征，通過微調(diào)原始網(wǎng)絡(luò)參數(shù)解決樣本差異，有效避免訓(xùn)練過程發(fā)生過擬合問題。上述方法采用ImageNet預(yù)訓(xùn)練模型作為骨干網(wǎng)絡(luò)，以此實(shí)現(xiàn)病灶檢測，但源域樣本和目標(biāo)域樣本的抽象特征存在較大差異，因此模型對小病灶的識別能力較弱。為解決特征提取方面存在的缺陷，Saeed等人[60]提出PCA技術(shù)與遷移學(xué)習(xí)結(jié)合的方法實(shí)現(xiàn)病灶檢測，其準(zhǔn)確率達(dá)到98.88%。該方法對輔助臨床醫(yī)生提高病變診斷準(zhǔn)確率具有重要作用，但遷移層與遷移量的選擇需結(jié)合經(jīng)驗(yàn)知識，通過實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證。

由上述分析可知，基于遷移學(xué)習(xí)的方法具有以下優(yōu)勢：（1）采用預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)作為基礎(chǔ)，能有效獲取多尺度特征和網(wǎng)絡(luò)的初始化參數(shù)，降低網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練成本，適用于所有病灶檢測任務(wù)。（2）有效解決因數(shù)據(jù)稀缺導(dǎo)致模型泛化能力較弱的問題，不斷提高模型魯棒性。（3）采用平均池化層和PCA技術(shù)可有效提高模型的特征提取能力，獲取更精準(zhǔn)的病灶檢測結(jié)果。

但該方法也存在以下弊端：（1）采用ImageNet預(yù)訓(xùn)練模型在訓(xùn)練早期可加快運(yùn)行速度，但無法確保最終提高病灶檢測精度或帶來正則化效果，容易產(chǎn)生負(fù)遷移問題。（2）模型結(jié)構(gòu)較為固定，靈活性較差。（3）源網(wǎng)絡(luò)與目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的遷移層由人工設(shè)定，且對所有特征映射進(jìn)行遷移，缺乏合理的遷移策略和先驗(yàn)知識。（4）視網(wǎng)膜圖像的復(fù)雜度較高，病灶形態(tài)差異大，選擇合適的微調(diào)策略，將遷移學(xué)習(xí)更加有效地應(yīng)用于病灶檢測領(lǐng)域還需進(jìn)一步研究。

3.2 基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的方法

生成對抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Networks，GAN）[61]是一種以對抗訓(xùn)練方式進(jìn)行學(xué)習(xí)的深度網(wǎng)絡(luò)模型。在基于GAN的視網(wǎng)膜圖像擴(kuò)增方法中，生成器用于生成病灶圖像，鑒別器用于細(xì)化生成器的訓(xùn)練?；贕AN的視網(wǎng)膜圖像擴(kuò)增框架如圖3所示。

圖3 基于GAN的視網(wǎng)膜圖像擴(kuò)增框架Fig.3 Retina image augmentation framework based on GAN

基于FFA圖像的血管檢測可有效提取MA等小病灶特征信息，但FFA圖像的獲取需注入造影劑，部分患者存在惡心、嘔吐、休克等危機(jī)生命的并發(fā)癥，因此醫(yī)學(xué)圖像分析領(lǐng)域采用跨模態(tài)圖像合成方法以擴(kuò)增FFA圖像數(shù)據(jù)。Alireza等人[62]提出一種條件生成網(wǎng)絡(luò)用于FFA圖像數(shù)據(jù)擴(kuò)增。該網(wǎng)絡(luò)作為FFA圖像生成器，采用編碼-解碼器結(jié)構(gòu)，并結(jié)合多層次特征級聯(lián)。在訓(xùn)練過程采用對抗網(wǎng)絡(luò)來區(qū)分真實(shí)圖像和生成圖像，通過不斷地對抗訓(xùn)練進(jìn)一步提高圖像質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)了不同模態(tài)間圖像的轉(zhuǎn)換。但在實(shí)際應(yīng)用中，缺乏評估圖像質(zhì)量的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，并且難以量化生成器如何生成高質(zhì)量圖像。為此，研究人員提出相應(yīng)的算法以解決GAN在訓(xùn)練過程存在的問題。陳志遠(yuǎn)等人[63]結(jié)合3×3卷積與殘差卷積，通過增加梯度恒等映射通道解決GAN訓(xùn)練過程存在的梯度消失問題。盡管上述方法取得了良好的進(jìn)展，但這項(xiàng)工作沒有考慮眼底圖像中粗細(xì)血管的差異，降低了生成圖像的多樣性。為此，Rammy等人[64]引入附加損失函數(shù)以學(xué)習(xí)精細(xì)的眼底血管模式，從而生成高分辨血管分割圖。但該模型的穩(wěn)定性較差，無法依據(jù)損失函數(shù)的數(shù)值判斷模型收斂性。

由上述分析可知，基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的方法具有以下優(yōu)勢：（1）GAN采用對抗學(xué)習(xí)方式對未知的分布進(jìn)行有效建模，以此生成清晰、真實(shí)的樣本數(shù)據(jù)，有效解決數(shù)據(jù)稀缺問題。（2）GAN能與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合以構(gòu)建深度生成模型。（3）由于有限標(biāo)注數(shù)據(jù)的擴(kuò)增，使得深度網(wǎng)絡(luò)獲得充分的訓(xùn)練，最終達(dá)到良好的檢測效果。

但該方法也存在以下問題亟需解決：（1）基于GAN的圖像生成算法依賴于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性擬合能力，因此生成圖像質(zhì)量與多樣性的好壞，與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)有著直接關(guān)系。如何設(shè)計(jì)合適的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，同時保證一定性能是值得研究的問題。（2）在實(shí)際應(yīng)用中GAN需要交替訓(xùn)練生成網(wǎng)絡(luò)和鑒別網(wǎng)絡(luò)，因此二者之間的優(yōu)化需保持良好的同步，從而導(dǎo)致GAN難以訓(xùn)練。（3）隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，多模態(tài)信息融合是一個必然的研究趨勢，不同類型的眼底圖像包含不同病灶特征信息，但由于采集成本和客觀條件的限制，OCT圖像和FFA圖像難以獲取。因此如何利用彩色眼底圖像生成更高質(zhì)量的OCT圖像和FFA圖像也是值得研究的方向。

4 模型可解釋性

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過改進(jìn)，能有效融合DR圖像中不同層次、不同區(qū)域和不同模態(tài)的特征信息，從而不斷提高模型的檢測精度。但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動的特征依賴于從大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲取的過濾器響應(yīng)，這些數(shù)據(jù)可解釋性差，導(dǎo)致診斷模型難以在醫(yī)療領(lǐng)域得到普及，因此仍需探索有效提高模型解釋性的方法。

模型可解釋性[65]是指網(wǎng)絡(luò)以可理解的方式向人類進(jìn)行解釋的能力。在醫(yī)學(xué)圖像輔助診斷領(lǐng)域，由于醫(yī)生在查看模型結(jié)果時，更關(guān)注結(jié)果產(chǎn)生的邏輯過程，因此理想的DR診斷系統(tǒng)不僅能夠提供有效的決策支持，結(jié)論背后的推理過程也尤為重要。目前，研究人員主要通過類顯著可視化（class saliency visualization）和積分梯度等方法[66-67]解釋模型檢測的推理過程。這些方法利用熱力圖顯示每個像素點(diǎn)或像素區(qū)域?qū)z測結(jié)果的貢獻(xiàn)度，用于觀察模型是否根據(jù)圖像特征檢測MA、HE和EX等病變區(qū)域，是否根據(jù)熱力圖學(xué)習(xí)到有意義的偏差。為增強(qiáng)模型解釋性，Keel等人[68]采用可標(biāo)識完整病變區(qū)域范圍的類激活圖（CAM）方法，通過可視化類激活映射突出顯示與預(yù)測結(jié)果最相關(guān)的圖像區(qū)域，以及時調(diào)整模型的關(guān)注范圍。但眼底圖像中同時存在多種病變，單一的可視化病灶無法充分推理系統(tǒng)的診斷過程。為獲取更多可識別病灶，Son等人[69]通過對CAM進(jìn)行平均來構(gòu)造病灶熱圖，突出顯示HE、EX等12種病灶區(qū)域范圍，以此提高模型的臨床接納度。在病灶檢測領(lǐng)域，模型可解釋性的研究較為單一，主要采用熱力圖的形式對CAM進(jìn)行可視化，但該方法僅提供粗粒度注釋結(jié)果，仍需探索滿足醫(yī)學(xué)診斷領(lǐng)域?qū)Ω呔冉忉尳Y(jié)果需求的方法。

類激活圖等方法通過分析特征對檢測結(jié)果的貢獻(xiàn)程度提供模型解釋，擴(kuò)大臨床應(yīng)用范圍，但該方法存在以下問題亟需解決：（1）模型解釋過程受樣本隨機(jī)擾動等因素的干擾，具有一定局限性。將專家知識加入模型設(shè)計(jì)過程，通過專家反饋引導(dǎo)模型構(gòu)建，促使臨床專家把控模型決策過程，是提高模型解釋性的潛在研究方向。（2）模型性能與可解釋性之間的固有矛盾使二者無法同時達(dá)到最優(yōu)。綜合多模態(tài)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行決策，分析各模態(tài)數(shù)據(jù)對決策的貢獻(xiàn)，以此模擬醫(yī)生的臨床診斷工作流程，可在保證網(wǎng)絡(luò)性能的同時實(shí)現(xiàn)更全面的解釋。（3）采用CAM方法時需修改原模型的結(jié)構(gòu)框架，重新訓(xùn)練模型，導(dǎo)致在實(shí)際應(yīng)用中花費(fèi)更多的成本和時間。結(jié)合梯度加權(quán)方法增加模型對病灶的識別能力，提高模型的運(yùn)行速度，是增強(qiáng)模型解釋性的重要研究方向。

綜上所述，深度學(xué)習(xí)方法的多樣性和高效性為檢測任務(wù)的實(shí)現(xiàn)提供了技術(shù)支持，通過空洞卷積、特征融合、編解碼結(jié)構(gòu)、多種檢測框架、數(shù)據(jù)擴(kuò)增、熱力圖等方法提高了模型的檢測精度和解釋性。對上述檢測方法進(jìn)行綜合分析，并從主要思想、優(yōu)缺點(diǎn)和改進(jìn)措施等方面進(jìn)行對比總結(jié)，如表2所示。

表2 基于深度學(xué)習(xí)的病灶檢測方法總結(jié)Table 2 Summary of lesion detection methods based on deep learning

5 算法性能分析

基于深度學(xué)習(xí)方法的糖尿病視網(wǎng)膜病灶檢測已成為圖像處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)采用特征工程，人工提取圖像特征，其泛化能力較弱，深度學(xué)習(xí)方法的出現(xiàn)打破了先特征提取，后病灶識別的固定模式，可同時進(jìn)行特征提取與病灶檢測。上文對各檢測算法的改進(jìn)思路、性能優(yōu)勢和局限性進(jìn)行了詳細(xì)介紹。在檢測過程中，采用準(zhǔn)確率（Accuracy，ACC）、特異性（Specificity，SP）、靈敏度（Sensitivity，SE）、平均精度（Average Precision，AP）、ROC曲線下面積（AUC）和運(yùn)行時間等指標(biāo)作為檢測結(jié)果的評價標(biāo)準(zhǔn)。為對上述方法進(jìn)行更全面的對比分析，將從提高特征多樣性、減少假陽性預(yù)測、解決數(shù)據(jù)稀缺和類別失衡三個方面對高精度檢測方法的優(yōu)缺點(diǎn)和性能表現(xiàn)進(jìn)行歸納總結(jié)，如表3所示。

（1）在提高特征多樣性的相關(guān)算法中，采用多模態(tài)信息融合、CRF、循環(huán)連接等方法，提高模型的學(xué)習(xí)能力與特征表達(dá)能力，獲取多尺度病灶特征，解決高內(nèi)存占比等問題，其性能依賴于有效的特征融合策略，適用于需要多類別、多層次目標(biāo)信息的檢測任務(wù)。如孟凡奎等人[55]通過融合局部和全局信息，細(xì)化檢測結(jié)果，其檢測精度達(dá)到98.5%。

（2）在減少假陽性預(yù)測的相關(guān)算法中，采用attention模塊、多階段學(xué)習(xí)策略、GAP層等方法，提高模型對病灶的識別能力，以精準(zhǔn)定位目標(biāo)區(qū)域，其性能依賴于模型對目標(biāo)病灶與相似病灶和眼底結(jié)構(gòu)之間的區(qū)分能力，適用于需要目標(biāo)空間信息的檢測任務(wù)。如Ren等人[50]結(jié)合相似度計(jì)算和矢量量化技術(shù)，通過部分像素語義標(biāo)注樣本訓(xùn)練模型，將檢測準(zhǔn)確率提高至97.5%。

（3）在解決數(shù)據(jù)稀缺和類別失衡問題的相關(guān)算法中，采用OHEM、附加損失函數(shù)、樣本擴(kuò)增等方法，提高網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和抗干擾能力，減少過擬合問題的發(fā)生，其性能依賴于生成的高質(zhì)量、多樣性圖像數(shù)據(jù)，適用于小規(guī)模樣本集訓(xùn)練模型的檢測任務(wù)。如陳志遠(yuǎn)等人[63]通過樣本擴(kuò)增和殘差卷積優(yōu)化模型訓(xùn)練，以獲取健壯的檢測網(wǎng)絡(luò)，其準(zhǔn)確率達(dá)到99.1%，有效解決了數(shù)據(jù)稀缺問題。

上述病灶檢測方法從不同思路解決相關(guān)技術(shù)問題，提高病灶檢測精度，但該過程也增加了模型的參數(shù)量和復(fù)雜度。由表3分析可知，研究人員采用MFA模塊、共享權(quán)重殘差塊、深度可分離卷積和3×3卷積提出輕量化檢測模型，以降低計(jì)算復(fù)雜度，提高運(yùn)行速度，其性能依賴于結(jié)構(gòu)化剪枝方法，適用于輕量級的實(shí)時檢測模型。如梁禮明等人[36]結(jié)合深度可分離卷積和可變形卷積，在降低模型參數(shù)量的同時精準(zhǔn)捕捉血管形變信息。區(qū)別于上述方法，Boudegga等人[37]結(jié)合更輕量級的3×3卷積和1×1卷積，將檢測精度提高至98.19%，運(yùn)行時間減少至0.59 s，該算法在保證檢測精度的同時降低了計(jì)算復(fù)雜度。因此，需結(jié)合輕量化模塊和特征提取模塊進(jìn)行改進(jìn)，使病灶檢測算法的精度和計(jì)算量達(dá)到更好的平衡。

表3 高精度和輕量化病灶檢測方法性能分析Table 3 Performance analysis of high-precision and light-weight lesion detection methods

通過上述分析可知，病灶檢測算法在檢測精度和運(yùn)行速度方面達(dá)到了較高的水平，但由于病灶在高分辨率圖像中占比小，通用目標(biāo)訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)模型，存在病灶特征丟失的不足。為此，研究人員提出相應(yīng)的改進(jìn)算法，以減少小病灶特征損失。將上述檢測算法進(jìn)行歸納，并對增加感受野、融合語義信息、豐富特征類別、優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、增強(qiáng)相關(guān)特征等主要研究思路的優(yōu)缺點(diǎn)、適用范圍、關(guān)鍵方法和性能表現(xiàn)進(jìn)行對比分析，如表4所示。

表4 減少小病灶特征損失檢測算法的性能對比分析Table 4 Comparative analysis of performance of detection algorithms for reducing feature loss of small lesions

（1）在增加感受野的相關(guān)算法中，通過串行多個空洞卷積獲取具有高清表示信息的病灶特征圖，以解決因提取深層特征導(dǎo)致特征圖分辨率降低、尺寸縮減、模型檢測精度降低等問題，增強(qiáng)圖像空間有效信息，適用于隨著網(wǎng)絡(luò)加深需要維持目標(biāo)空間維度的任務(wù)。如Jiang等人[21]采用多個不同擴(kuò)張率的空洞卷積以提取密集特征，提高特征圖空間分辨率，精細(xì)化病灶檢測結(jié)果。但感受野過大或循環(huán)應(yīng)用會造成卷積操作無效或棋盤效應(yīng)，形成空間漏洞，出現(xiàn)特征信息遺失等不良問題。

（2）在融合語義信息的相關(guān)算法中，通過多尺度特征拼接、添加多尺度池化模塊和上下文提取模塊，幫助網(wǎng)絡(luò)更加高效、深層次地捕獲圖像信息，提取更加細(xì)粒度的病灶特征，實(shí)現(xiàn)對圖像語義更深層次的理解，逐步細(xì)化檢測結(jié)果，提高運(yùn)行速度，適用于需要目標(biāo)多尺度信息的任務(wù)。如Sun等人[25]通過級聯(lián)融合不同層次的特征圖像，獲取豐富的上下文語義信息，降低運(yùn)行消耗和內(nèi)存占比。但采用簡單的融合技術(shù)會導(dǎo)致重要語義丟失，檢測邊界較為模糊，缺乏有效的融合策略。

（3）在豐富特征類別的相關(guān)算法中，集成多網(wǎng)絡(luò)、多模態(tài)數(shù)據(jù)優(yōu)勢，利用不同模型、不同通道提取的圖像特征，獲取更加全面的病灶信息，有效避免模型提取特征類別單一的不足，從而提高病灶檢測精度，適用于需要多類別目標(biāo)信息的檢測任務(wù)。如Ling等人[56]結(jié)合多模態(tài)信息，通過訓(xùn)練特征空間中圖像對文本的映射模型實(shí)現(xiàn)多種病灶檢測，彌補(bǔ)標(biāo)簽信息缺失，提高特征多樣性。但多類別特征融合模型面臨設(shè)計(jì)困難、計(jì)算復(fù)雜度高、模態(tài)數(shù)據(jù)缺失等問題。

（4）在優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的相關(guān)算法中，通過遷移學(xué)習(xí)增強(qiáng)模型初始性能，捕獲多尺度特征，降低模型訓(xùn)練難度，提高收斂速度。遷移學(xué)習(xí)技術(shù)既有效解決了數(shù)據(jù)稀缺問題，也防止過擬合問題的發(fā)生，提高了模型穩(wěn)定性，適用于所有病灶檢測任務(wù)。如Saeed等人[60]通過結(jié)合遷移學(xué)習(xí)和PCA技術(shù)，提高模型的特征提取能力，以減少源域和目標(biāo)域之間的樣本差異，獲取更精準(zhǔn)的病灶檢測結(jié)果。但基于遷移學(xué)習(xí)的檢測方法缺乏有效的遷移策略和微調(diào)策略，需結(jié)合先驗(yàn)知識。

（5）在增強(qiáng)相關(guān)特征的算法中，由于眼底結(jié)構(gòu)復(fù)雜且病灶占比小、尺寸變化大，采用attention機(jī)制、降低anchor設(shè)置等方法以聚焦目標(biāo)特征，抑制無關(guān)特征，使模型關(guān)注更具信息性的圖像區(qū)域，充分學(xué)習(xí)病灶特征，增強(qiáng)對小目標(biāo)病灶的識別能力和定位能力，減少背景信息干擾和假陽性預(yù)測，適用于背景信息復(fù)雜的小目標(biāo)檢測任務(wù)。如Li等人[30]通過改進(jìn)attention模塊，提高模型識別病灶的注意力權(quán)重。特征增強(qiáng)算法的應(yīng)用使計(jì)算資源分配合理化，能夠更加有效地選擇特征信息。

6 總結(jié)與展望

近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展使其在病灶檢測領(lǐng)域取得了不錯的成果。從全監(jiān)督檢測方法中的增加感受野、特征融合、U-Net、Faster R-CNN和Mask R-CNN、多模型融合，到大量非完全監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，再到遷移學(xué)習(xí)、GAN和模型可解釋性，模型的各項(xiàng)技術(shù)指標(biāo)均在不斷提升，但同時也面臨諸多挑戰(zhàn)。因此，本文基于深度學(xué)習(xí)框架對病灶區(qū)域檢測方法進(jìn)行適當(dāng)總結(jié)，現(xiàn)將研究難點(diǎn)歸納如下。

（1）樣本相關(guān)問題。小樣本性一直都是病灶檢測領(lǐng)域所面臨的嚴(yán)峻問題，雖然當(dāng)前開放的視網(wǎng)膜圖像數(shù)據(jù)眾多，但大多屬于缺乏細(xì)粒度注釋的小規(guī)模數(shù)據(jù)集，且由于不同數(shù)據(jù)集的標(biāo)簽異構(gòu)性，導(dǎo)致研究人員無法直接在檢測任務(wù)中使用多個數(shù)據(jù)集。此外，不同研究者提出的病灶檢測模型其采用的數(shù)據(jù)集和評價標(biāo)準(zhǔn)不一，因此無法直接利用檢測結(jié)果來評判模型的性能優(yōu)劣。

（2）小目標(biāo)病灶檢測。MA等視網(wǎng)膜病灶在醫(yī)學(xué)圖像分析領(lǐng)域?qū)儆谛∧繕?biāo)病灶，與一般醫(yī)學(xué)圖像中較大目標(biāo)相比，其存在體積小、細(xì)節(jié)特征不完整及信噪比低的特點(diǎn)。在病灶檢測過程中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因卷積池化操作導(dǎo)致部分小病灶信息丟失，從而降低模型檢測精度。因此如何在病灶檢測過程有效減少甚至避免小病灶特征的損失是當(dāng)前研究的重要方向。

（3）模型可解釋性。由于深度學(xué)習(xí)的“黑匣子”屬性，使得網(wǎng)絡(luò)模型的內(nèi)部結(jié)構(gòu)尚不完全透明，可解釋性差，阻礙DR篩查系統(tǒng)在醫(yī)療領(lǐng)域的普及，雖然已有相關(guān)研究對模型的推理過程進(jìn)行解釋，但模型性能與解釋性之間的固有矛盾使二者無法同時達(dá)到最優(yōu)。

（4）臨床緊密連接性。研究人員在設(shè)計(jì)DR輔助診斷系統(tǒng)時，缺乏與醫(yī)院的溝通，導(dǎo)致診斷模型不適用于臨床。同時，由于CAD系統(tǒng)沒有嵌入醫(yī)院的影像系統(tǒng)、信息系統(tǒng)，并未真正減輕醫(yī)生的診斷負(fù)擔(dān)，距離實(shí)際臨床應(yīng)用還存在一定差距。

為解決病灶檢測領(lǐng)域所面臨的問題，今后的研究工作可側(cè)重于以下幾點(diǎn)展開：

（1）小數(shù)據(jù)集下的模型設(shè)計(jì)?；谛颖緮?shù)據(jù)集訓(xùn)練的模型魯棒性較差，無法獲得穩(wěn)定的檢測結(jié)果。在缺乏大規(guī)模訓(xùn)練樣本集的前提下，結(jié)合遷移學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)增強(qiáng)和GAN，以設(shè)計(jì)適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)集的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)尤為重要，這是實(shí)際應(yīng)用與技術(shù)相結(jié)合的重要環(huán)節(jié)。

（2）增強(qiáng)標(biāo)簽注解的多樣性。視網(wǎng)膜圖像中病灶特征評判標(biāo)準(zhǔn)的個人經(jīng)驗(yàn)和主觀性差別使得不同醫(yī)生間的診斷具有較大差異，由不同專家提供標(biāo)簽信息或開發(fā)合理的算法自動標(biāo)注，以適應(yīng)主觀性變化，是今后的重要研究方向。

（3）加強(qiáng)多模態(tài)數(shù)據(jù)應(yīng)用。采用分階段學(xué)習(xí)策略或使用GAN解決模態(tài)數(shù)據(jù)缺失問題，是該領(lǐng)域的重要發(fā)展方向。而開發(fā)有效的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合策略也是值得研究的問題。

（4）豐富圖像特征信息。采用多模態(tài)數(shù)據(jù)、結(jié)合其他相關(guān)疾病、利用多個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取更豐富的視網(wǎng)膜圖像特征，以此提高模型的檢測精度，也是該領(lǐng)域的重要研究方向。

（5）提高模型可解釋性。采用膠囊網(wǎng)絡(luò)等新型框架學(xué)習(xí)視網(wǎng)膜圖像的各種病灶特征，分析每種特征對決策的貢獻(xiàn)，從而模擬醫(yī)生的臨床診斷工作，在保證模型性能的同時實(shí)現(xiàn)更全面的解釋。

（6）加強(qiáng)實(shí)際臨床需求。將DR輔助診斷系統(tǒng)與影像歸檔、通信系統(tǒng)、電子病歷等醫(yī)院信息系統(tǒng)進(jìn)行集成，推動其在臨床診斷中的大規(guī)模應(yīng)用。

綜上所述，隨著深度學(xué)習(xí)方法的不斷優(yōu)化與發(fā)展，未來必將產(chǎn)生更加準(zhǔn)確、高效的輔助診斷工具用于糖尿病視網(wǎng)膜病灶檢測，為臨床診療提供有效支撐。