改进D-Linknet的眼底视网膜血管分割

临床医生可通过观察眼底视网膜血管及其分支对人体是否患有疾病进行早期诊断,但由于视网膜中的血管错综复杂,模型在分割时会出现对微细血管分割精确度不足的问题。为此,提出一种结合残差模块Res2-net以及高效通道注意力机制(efficient channel attention,ECA)的D-Linknet模型。首先,利用Res2-net代替基础模型中的残差模块Res-net以提升每个网络层的感受野;其次,在Res2-net中添加一种结合压缩激励(squeeze and excitation,SE)和门通道(gated channel transformation,GCT)的注意力机制模块,改善处于复杂背景下的血管分割效果和效率;在网络的解码层加入ECA确保模型计算的性能,避免因降维导致的精度下降;最后,融合改进的模型输出图与掩膜图细化分割结果。在公开数据集DRIVE、STARE上进行分割实验,模型准确度(accuracy,AC)分别为97.11%、96.32%,灵敏度(sensitivity,SE)为84.55%、83.92%,曲线下方范围的面积(area under curve,AUC)为0.9873和0.9766,分割效果优于其他模型。实验证明了算法的可行性,为后续研究提供科学依据。

妊高征眼底视网膜血管病变与雌激素 孕激素水平的相关性研究

目的 :探讨血清 6种雌激素、孕激素在妊高征眼底视网膜血管病变发病中的作用以及与临床症状的相关性 ,研究妊高征患者眼底视网膜病变的分子机制。方法 :随机选择符合诊断标准的 75例住院妊高征病人作为研究组 ,正常足月妊娠待产孕妇 2 0例为对照组。专人检查妊高征病人产前、产后眼底视网膜病变情况 ,采用放射免疫分析法检测轻、中、重度妊高征产前和产后血清 6种激素水平。结果 :重度妊高征组血清 FSH水平显著高于正常妊娠组 ,而血清 PRL、 E2水平明显低于正常妊娠组 ;轻度、中度妊高征组血清 PRL水平显著低于正常妊娠组 ;中度妊高征组血清 E2水平显著低于正常妊娠组 ;妊高征患者产后血清 FSH水平明显低于正常妊娠组 ,而产后血清 PRL 水平显著高于正常妊娠组。血清孕酮、雌二醇水平与妊高征眼底病变高度相关。结论 :血清雌激素、孕激素水平与妊高征病情严重程度有关 ,可能在妊高征眼底视网膜病变发生发展过程中发挥重要作用。

中医活血化瘀法联合二甲双胍治疗糖尿病眼底视网膜血管病变的临床效果观察

目的:探讨中医活血化瘀法联合二甲双胍治疗糖尿病眼底视网膜血管病变的临床疗效,为糖尿病眼底视网膜血管病变患者的治疗提供方法指导。方法:96例2型糖尿病合并眼底视网膜血管病变患者,根据治疗方法分为治疗组(50例)和对照组(46例)。对照组患者采用常规治疗,治疗组患者在对照组基础上加用中药活血化瘀药物进行治疗。治疗3个疗程后比较两组患者治疗前后的血脂、血液流变学、血糖、血压、视力、中医症候疗效、疗效、并发症情况。结果:治疗组的眼底出血发生率、黄斑水肿发生率、失明发生率均显著低于对照组,差异具有统计学意义(P<0.05)。结论:中医活血化瘀法联合二甲双胍治疗糖尿病眼底视网膜血管病变能够显著的改善血脂、降低血液粘稠度、增强治疗的临床效果,减少治疗过程中的并发症。

基于粗糙注意力融合机制与Group Transformer的视网膜血管分割网络

视网膜血管的形态学变化对早期眼科疾病的诊断具有重要意义,除眼科疾病外,糖尿病、心血管疾病等同样可以通过视网膜血管的形态判别疾病进展。然而,视网膜血管本身具有复杂的组织结构,且易受到光线等因素的影响,对其准确分割并不容易。针对上述问题,提出了一种视网膜血管分割网络。该网络中首先设计了粗糙注意力融合模块(rough attention fusion module,RAFM),该模块基于粗糙集上下近似理论,利用全局最大池化与全局平均池化对注意力系数进行上下限描述,并串行融合通道注意力机制与空间注意力机制;然后,将粗糙注意力融合模块融入Group Transformer U network(GT U-Net),构建一种基于粗糙注意力融合机制与Group Transformer的视网膜血管分割网络;最后,基于公开DRIVE彩色眼底图像数据集进行对比实验,该网络结构在测试集上的准确率、F_(1)分数、AUC值分别达到了0.9631、0.8488和0.9812,与GT U-Net模型相比,F_(1)分数、AUC值分别提升了0.35%、0.21%;与其他当前主流的视网膜血管分割网络进行对比,具有一定优势。

RCAR-UNet:基于粗糙通道注意力机制的视网膜血管分割网络

眼底图像中视网膜血管的健康状况对早期诊断各种眼科疾病及糖尿病心脑血管疾病等具有重要意义,然而视网膜血管结构细微、边界模糊且分布不规则,对其进行准确分割存在较大的难度.针对视网膜血管的这些特征,提出一种粗糙通道注意力残差U型网——粗糙通道注意力残差U型网络(RCARUNet).该网络首先引入粗糙集理论中上下近似概念设计粗糙神经元;接着基于粗糙神经元构建粗糙通道注意力模块,该模块在U-Net跳跃连接中采用全局最大池化和全局平均池化构造上下近似神经元,并进行神经元间的加权求和,对所建立的通道依赖关系进行合理的粗糙化,该依赖关系不仅包含全局信息,同时具有局部特性,可有效实现对所提取视网膜血管特征的准确重标定;然后添加残差连接,将特征直接从低层传递给高层,有助于解决网络性能退化问题,并有效提取更加丰富的视网膜血管特征;最后为了验证所提视网膜分割网络的有效性,在3个眼底视网膜公开图像数据集上与U-Net,Attention U-Net等传统网络模型进行对比实验,实验结果表明,所提视网膜分割网络在血管分割准确率、灵敏度和相似度等方面具有较高的优越性.

妊娠高血压疾病眼底视网膜病变与性激素水平的关联

目的探讨妊娠高血压疾病眼底视网膜血管病变患者眼底病变情况与雌激素孕激素水平的相关性。方法本研究选择了在本院接受治疗的60例妊娠高血压疾病患者和30例正常足月妊娠待产产妇作为研究对象,60例妊娠高血压疾病患者为研究组,30例正常足月妊娠待产患者为对照组,对研究组患者进行产前、产后的眼底检查,观察研究组患者的视网膜病变情况,并采取放射分析技术对研究组患者和对照组患者进行血清FSH、LH、PRL、E2、P、T检测,分析妊娠高血压疾病眼底视网膜血管病变与雌激素孕激素水平的关联。结果重度妊娠高血压疾病患者的FSH水平高于对照组(P<0.05),但是PRL和E2水平明显低于对照组(P<0.05);轻度妊娠高血压疾病患者和中度妊娠高血压疾病患者的PRL水平明显低于对照组,(P<0.05);中度妊娠高血压疾病患者的E2水平明显低于对照组(P<0.05),研究组患者产后血清PRL水平明显低于对照组(P<0.05),产后血清PRL水平高于对照组(P<0.05)。结论血清E2水平和P水平与妊娠高血压疾病病情严重程度有直接关系,与妊娠高血压疾病眼底视网膜血管病变的发展过程有相关性。

改进U型网络在视网膜病变检测中的应用研究

眼底视网膜血管分析和渗出物、出血点等主要病灶区检测是判断糖尿病性视网膜病变程度的重要方法。针对细微血管的分叉以及端点处分割效果不好、渗出物边界不明显以及出血点细小且分布零散不易分割等问题,提出一种改进U型网络,通过改进上下文提取编码模块,提取更丰富的高级别特征;并在特征编码阶段加入混合注意力机制(HAM),突出细微血管以及病灶区特征,减小背景类和噪声影响。实验结果表明,提出的算法在眼底视网膜血管分割数据集DRIVE上的分割准确率、灵敏度、特异性和AUC值比U-NET、CE-NET等现有方法有一定提升,其中灵敏度相较CE-Net网络提升了0.0146。在糖尿病性视网膜病变病灶区分割数据集DIARETDB1上,对渗出物和出血点的分割效果比U-NET、CE-NET等现有方法有较好的提升,能有效辅助医生诊断。

计算机图像处理技术在眼底图像中的应用

许多疾病的初期病变都发生微循环和微血管 ,眼底视网膜血管是惟一可以非创伤性直接观察到较深层的微血管 ,有效地提取出清晰的眼底血管是医生进行准确诊断的前提 .结合眼底视网膜血管的自身特点利用计算机图像处理技术中的对眼底图像进行噪声滤除 ,边缘检测和粗骨架提取 ,可以方便、快捷。

“眼梗”青睐中年人

眼底视网膜血管阻塞，通俗地讲就是“眼梗”，包括眼底静脉阻塞和眼底动脉阻塞。大多数患者在清晨起床时忽然发现视物模糊，且在数日内越来越严重，视力可减至仅能辨识手指数目，若用手电照眼，仅仅能感觉到亮光。如不及时就诊，部分患者的视力就无法恢复，严重者可导致失明。发病多为单眼，也可双眼同时发生。

与生俱来的人体“身份证”

面部特征 人的面容各异,哪怕是一对孪生子用人类学方法测量也可发现差异。如用人类学方法测量面部各个解剖部位间的点、线,并用红外线对面部热相进行扫描,可以做人像个人识别,也可建立计算机自动识别系统。