【摘 要】
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近年来,医学影像技术发展迅速,医学影像也逐渐成为医生临床诊断的主要依据。医学影像能够帮助医生获得患者的病理信息,随着医学影像数量的增加,医生的工作负担日益加重。计算机辅助诊断系统（Computer Aided Diagnosis,CAD）的出现降低了医疗工作者的负担。通过医学影像和人工智能（Artificial Intelligence,AI）相结合,CAD可以对疾病的病灶进行识别和检测定位,为医
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近年来,医学影像技术发展迅速,医学影像也逐渐成为医生临床诊断的主要依据。医学影像能够帮助医生获得患者的病理信息,随着医学影像数量的增加,医生的工作负担日益加重。计算机辅助诊断系统（Computer Aided Diagnosis,CAD）的出现降低了医疗工作者的负担。通过医学影像和人工智能（Artificial Intelligence,AI）相结合,CAD可以对疾病的病灶进行识别和检测定位,为医生提供可靠的诊断意见。本文主要目的是推动CAD的发展,研究了机器学习与深度学习算法在眼底图像分析中的应用。以眼底图像为研究目标,探索了高度近视眼底图像中的影像特征,同时还研究了基于Res Ne Xt网络结构的高度近视眼底图像分类算法。以眼底图像和眼前节图像为研究目标,基于深度学习方法探索了肝病筛查识别方法。本文主要工作内容说明如下:第一,提出了基于传统的机器学习的高度近视诊断方法和基于深度学习的高度近视诊断方法。在基于传统的机器学习高度近视诊断方法中,首先对图像进行预处理,接着确定目标区域,然后提取图像的完整局部二值模式（Completed Local Binary Patterns,CLBP）,最后采用随机森林（Random Forest,RF）、K近邻算法（k-Nearest Neighbor,KNN）、支持向量机（Support Vector Machine,SVM）和梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree,GBDT）对特征进行分类,实验结果表明传统的机器学习方法在高度近似诊断任务上有一定效果。在基于深度学习的高度近视诊断方法中,使用了改进的残差网络提取图像特征,实现了高度近视的诊断识别,实验结果表明,相对于传统的机器学习方法和卷积神经网络有一定的优势,准确率较高且实时性能好,可以辅助医生进行诊断,有重要的实用价值。第二,提出了一种基于Res Net的肝病筛查方法。实验采用眼底图像和眼前节图像作为数据集,通过Unet网络分割得到眼前节图像的掩膜,将眼前节图像和对应的掩膜输入到网络,采用了Res Net网络对眼底图像和眼前节图像进行特征提取,使用了两种类激活图方法对有无肝病的眼底图像和眼前节图像进行可视化。研究结果表明肝癌和肝硬化在眼底图像和眼前节图像上有潜在的特征,本文的模型可以提取这种特征。实验结果表明本文的算法模型在肝病筛查上的有效性,对于肝癌和肝硬化有较好的识别效果。
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