【摘 要】
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随着人工智能和大数据的兴起,基于深度学习的辅助诊断技术在医学领域越来越受到青睐。计算机通过解释医学影像辅助医生诊断,不仅解决了医患关系紧张的问题,而且提高了疾病检测的准确性。辅助诊断系统便于疾病的查验,降低疾病恶化的风险。因此本文对眼底病变图像辅助诊断关键技术进行了研究。本文完成了以下工作:（1）研究了眼底病变图像数据增强方法。医疗图像存在收集困难,数据分布不均匀,尺寸大小不唯一的问题,本文研究的
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随着人工智能和大数据的兴起,基于深度学习的辅助诊断技术在医学领域越来越受到青睐。计算机通过解释医学影像辅助医生诊断,不仅解决了医患关系紧张的问题,而且提高了疾病检测的准确性。辅助诊断系统便于疾病的查验,降低疾病恶化的风险。因此本文对眼底病变图像辅助诊断关键技术进行了研究。本文完成了以下工作:（1）研究了眼底病变图像数据增强方法。医疗图像存在收集困难,数据分布不均匀,尺寸大小不唯一的问题,本文研究的数据增强策略来处理数据,分别从数据集的质量和数量着手解决分类模型训练集图像质量差和长尾分布的问题,并生成了处理后的高质量视网膜数据集用于分类模型的训练。（2）研究了新的眼底图像分类诊断模型。对现有的基于深度学习的分类诊断算法进行研究和分析,在此基础上了构建了基于注意力机制的弱监督空间强化分类模型（WACN）,该模型是一种端到端的弱监督训练策略,可用于多分类的疾病诊断。并在数据增强的数据集上进行验证,模型性能优于传统的诊断检测模型。（3）研究了新的超分辨率算法。在现有的超分辨率算法研究的基础上构建了基于可选择性卷积核注意力机制的迭代式反馈网络（SKIFN）,该模型允许输入信息在多个尺度上自适应的调整其感受野的大小进而提高目标识别的准确性,并在SR的基准数据集上对模型进行定量评估,模型性能优于现有的SR模型。（4）眼底病变辅助诊断系统的设计与原型实现。将研究的眼底疾病诊断分类算法和超分辨率图像生成算法与医学领域的实际需求结合,设计并实现了眼底病变图像医疗辅助诊断系统的原型（MDS）。
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