糖尿病视网膜病变是糖尿病引起的一种并发症,主要表现在眼部血管发生病变。由于前期病变没有明显变化,糖尿病视网膜病变的等级之间差异性小,病情发展迅速,长期会导致病情恶化,最终导致视力下降,造成眼部失明。目前,在临床上眼科专家根据视网膜图像找到病变位置后再做出诊断治疗方案,这样依赖于临床经验可能会导致漏诊、误诊等情况。再加上某些地区的医疗条件受限和人工处理视网膜图像效率低的问题,可能使患者耽误了最佳的治疗时间。因此,在计算机辅助技术的作用下,本文通过结合图像处理技术和深度学习新技术对视网膜图像进行分析来构建一系列不同任务的模型,以此达到辅助临床治疗的作用。针对视网膜图像的特点,结合深度学习的方法对视网膜图像进行分析,包括糖尿病视网膜病变的分类、病变的检测及视网膜血管的分割任务。主要研究工作如下:(1)本文提出一种基于A-ENet模型的糖尿病视网膜病变自动分类算法。该算法利用EfficientNet网络自适应优化网络的宽度、深度和分辨率这三个维度来提升分类性能,通过在网络进行特征提取的过程中引入注意力机制来获取病变特征的权重信息,削弱非病变处的信息来对病变的特征进行关注学习。A-ENet分类模型解决了病变类别之间差异小而难以细分的问题,对于糖尿病视网膜病变的分类问题起到了积极的作用。在Kaggle等数据集上分类准确率达97.2%,二次加权kappa值达到84.0%。(2)针对微动脉瘤的检测任务,结合微动脉瘤在图像中的大小不等和分布不均的情况。本文在基于区域提名的目标检测模型Faster R-CNN预定义生成anchor的基础上进行了改进,提出了一种基于自适应生成anchor机制的微动脉瘤检测模型。通过在RPN的特征图基础上引入自适应生成anchor机制解决了anchor数量过多导致检测召回率低的问题和特征图与anchor形状匹配的问题。该检测模型生成适合微动脉瘤大小的候选框,对微动脉瘤精确检测。在公开的IDRiD数据集上对检测模型进行了测试,检测精度达90.2%,验证了模型的高效性。(3)针对视网膜图像血管分割任务中血管结构较细、弯曲度高,而导致分割准确性不高的问题,提出了一种基于像素注意力机制的R2U-Net分割模型。通过在R2U-Net提取深层次特征的基础上加入了注意力模块,在跳转连接上(Skip connection)使用注意力机制,让同层的下采样特征图和上一层的上采样特征图进行像素的加权来达到对血管信息的关注,实现了血管的精确分割。通过在DRIVE、STARE和CHASE数据集上进行实验,准确率、灵敏性和AUC平均达到96.5%、79.8%和98.2%。在预处理视网膜图像的基础上,利用深度学习的方法对糖尿病视网膜图像进行分析与研究,实验结果验证了本文方法的有效性。