徐子和 楊麗 龔研 王培培 劉俊彤 盧小杰

摘要：糖尿病性視網膜病變是一種難以診斷、高風險的致盲性疾病。針對人工對圖像特征提取困難、分類準確性差、耗費時間長的問題，采用卷積神經網絡構建糖尿病性視網膜病變自動分類器具有重要的臨床價值。方法：本文針對已收集好的彩色眼底圖像，通過對圖像的清洗、擴增、歸一化構建糖尿病性視網膜病變數據集。利用VGG16與FCN的優(yōu)點將其結合，將全連接層改造為卷積層，構建新的糖尿病性視網膜病分類模型。將ImageNet充分訓練好的VGG16網絡模型參數作為本文模型初始化參數，送入已改造的神經網絡模型提取特征，最后輸出分類結果。結果：實驗結果表明，本文提出的深度學習分類方法的準確率與損失值均優(yōu)于傳統同類別的卷積神經網絡分類算法，對臨床診斷參考有重要的意義。結論：本文利用的方法對解決數據分布不均衡和過擬合的問題有一定的促進作用，具有較好的魯棒性。

關鍵詞：糖尿病視網膜病變;圖像識別;卷積神經網絡;深度學習

中圖分類號：TP391? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2022）03-0001-03

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

糖尿病已成為繼心腦血管疾病、腫瘤之后另一個嚴重危害我國人民健康的重要慢性非傳染性疾病[1]。I型、II型糖尿病患者因糖尿病視網膜病變而致盲的比例分別為86%、33%[2-4]。因此，若不及時對糖尿病性視網膜病變進行有效診斷和預防，糖尿病患者失明的風險將隨著病程和年齡的增長而大大提高。

隨著人工智能的發(fā)展，深度學習開始走進醫(yī)療領域。卷積神經網絡對復雜數據的表示能力有助于其識別傳統分類器難以區(qū)分的復雜疾病[5-8]。深度學習在皮膚癌檢測、乳腺癌檢測、血管檢測等領域取得了重大突破的同時，在糖尿病視網膜病變的分期和檢測中也取得了不錯的效果[9-11]。因此，應用深度學習算法對糖尿病性視網膜病變的分級診斷是有意義的，也順應了當今醫(yī)療信息化與智能化的發(fā)展，更為解決此類疾病的診斷的難題帶來了希望。

1數據集的搭建與預處理

1.1數據集簡介

本文利用Kaggle網站中的35172張眼底圖像數據集。數據集根據實際病變程度進行劃分為5個等級，從癥狀的輕到重對應0～4的編號。各個等級與病變的對應如表1所示。數據集每個等級對應的數量分布關系分布如圖1所示。

各個病變等級對應的圖像如圖2所示，圖a代表健康的無視網膜病變的圖像，由此類推，圖a至圖e分別代表病變由淺至深的五個等級。

1.2數據集預處理

1.2.1數據清洗與篩選

在訓練之前，本文先對數據集進行相關的清洗與預處理操作。針對數據集的實際情況，通過對比標準規(guī)范的圖像，剔除不符合要求的相關圖像如圖3所示。如亮度過暗的（圖a）、曝光過高（圖b）的圖像。

1.2.2數據擴充

對數據進行合理擴增如圖4所示。對清洗后的圖像進行剪裁，剪裁后的圖像（圖a）能夠更好地突出特征，便于后期對圖片像素進行充分地讀入。對圖片旋轉90度（圖b），旋轉180度（圖c）后與原數據集合并，從而將數據集擴充至原來的三倍。數據集擴充將樣本少的數據集向樣本多的數據集靠攏，解決了數據不平衡的問題。

1.2.3數據歸一化

數據歸一化是為了在訓練的過程中可以加速網絡的收斂、達到更好訓練效果而對樣本的統計特性進行歸納統一，本文采用線性函數轉化方法，具體轉化方法為公式（1）：

[y=x-minValuemaxValue-minValue? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （1）]

上式中[x]、[y]分別為轉換前、后的值，[maxValue]、[minValue]分別為樣本的最大值和最小值[12]。

2訓練模型設計

2.1卷積神經網絡

卷積神經網絡是為圖像分類而發(fā)展起來的，只要輸入的信號滿足多層次結構、特征局部性和平移不變性三個特性均可以采用卷積神經網絡。在圖像處理中，卷積運算為公式（2）和（3）：

[? ? gx，y=m=j，n=jm=i，n=ifx+m，y+nhm，n? ? ? ? ? ? ?2]

[? ? ? ? ? ? ? ? g=f*h? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?3]

其中[x，y]為中心像素的坐標，[x=1，2，……，h，y=1，2，……，w]，[ h]為圖像的高度，[w]為圖像的寬度。卷積需要遍歷整個圖像。[f]為原始圖像矩陣，[g]為運算出的新圖像矩陣。[h]為卷積核，卷積核大小為[（i-j×i-j）]，[*]為運算符。由此可看出，卷積運算即濾波運算，所以卷積核也被稱為濾波器。

2.2 深度學習訓練模型設計

VGGNet探索了卷積神經網絡的深度和其性能之間的關系，通過反復地堆疊3×3的小型卷積核和2×2的最大池化層，成功地構建了16～19層深的卷積神經網絡。FCN為全連接卷積神經網絡，用于圖像的分割。FCN將CNN中末尾的全連接層改為卷積層，使整個網絡模型能接收任意大小的輸入圖像尺寸，避免了由于尺寸不同帶來的重復存儲和復雜計算的問題[13-14]。

2.2.1 網絡模型

VGG16網絡結構復雜，模型參數繁多，從頭開始訓練必然會導致網絡訓練不充分、模型難以收斂等情況。本文預先利用已經在VGG16網絡上預先訓練的ImageNet數據集參數作為網絡的初始化參數。再利用VGG16網絡進行本文數據集的特征提取。VGG16網絡模型特征提取框架及各個層數如圖5所示。

2.2.2 圖像自動分類

全連接層的作用是將經過多個卷積層和池化層的圖像特征圖中的特征進行整合，獲取圖像特征具有的高層含義，用于圖像分類[14]。針對糖尿病性視網膜病變圖像中病變區(qū)域難以檢測和提取的問題，本文將VGG16網絡與FCN網絡的優(yōu)點進行融合。先用VGG16網絡充分提取數據集中圖像的特征，再利用FCN的特點將全連接層改造為7×7和1×1的卷積層用于圖像的分類。輸入尺寸為224×224×3的圖像，經過特征提取框架得到尺寸為7×7×512的圖像，空間尺寸縮小了32倍，輸出神經元個數高達138357544。而經過一個全連接層改造后的卷積層則只需要進行一次前向傳播，大大共享了計算資源，使得計算更加高效。因此，全連接層改造為卷積層后，可以在一次前向傳播中讓更大的圖像進行充分卷積。為了防止過擬合，在卷積層Fc1以及Fc2后均引入了Dropout層，并在之后添加relu線性修正單元，解決梯度彌散。圖像自動分類器如圖6所示。

3實驗結果與分析

本文實驗方法的實現基于Python3.5平臺，使用深度學習框架tensorflow，數據預處理及增強使用pillow庫，利用一塊顯存為11G的NVIDIA GeForce RTX 2080Ti顯卡訓練100個epoches得到訓練模型。輸入圖像尺寸統一設定為224×224，為了驗證訓練模型效果，本文將數據集按照5：1的比例劃分為訓練集和測試集，訓練集和測試集互不交叉。

對于圖像分類，判斷分類模型的性能通常采用圖像分類的準確率和損失值。準確率acc表示為測試集中被正確分類的圖像個數num除以測試集中圖像的數量sum[15]，即：

[acc==numsum? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?4]

損失值計算本文采用多分類交叉熵作為損失函數。交叉熵描述兩個概率分布的距離，令p（x）為真實值，q（x）為預測值，則p交叉熵為：

[Hp，q=-pxlogqx? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（5）]

在神經網絡分類任務中，輸出的并不一定是概率，更多的是實數。則利用softmax函數將神經網絡前向傳播的結果變?yōu)楦怕史植肌ＴO神經網絡輸出的結果為[y1，y2]，[y3……yn]，則經過softmax輸出的結果為：

[softmaxyi=y'i=yij=1nyj? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （6）]

根據上述原理，繪制出訓練模型的準確率以及損失值圖像，如圖7所示。由圖可以看出，在VGG16模型中訓練集的acc基本保持在0.735左右，測試集acc保持在0.738左右。損失值方面，訓練集的loss迅速下降，測試集loss維持在0.8左右，最低可在0.6。acc與loss均小幅震蕩則表明網絡已經收斂。

本文結果與使用同一數據集在未改造的VGG16模型上分類結果進行對比，結果如表2所示。可以看出本文提出的方法大大提高了準確率。

4 總結

本文利用卷積神經網絡方法對糖尿病性視網膜圖像進行分類。為了提高分類的準確率，加快模型收斂速度，本文在經典VGG16模型上將FCN與VGG模型融合進行改造。首先引入ImageNet訓練參數作為初始訓練權重，接著經過深度學習提取框架進行特征提取，最后將提取的特征經過改造后的全連接層進行分類。本文提出的提取方法大大提高了傳統VGG16分類方法的準確率，對比其他分類算法也有不同程度的提升，優(yōu)于普通醫(yī)生的分類效率與準確率。但在圖像處理與清洗，模型優(yōu)化上還有提升空間，因此在后續(xù)的工作中將設計圖像處理算法以突出局部病變的特征，并將各個模塊整合成系統用于糖尿病性視網膜圖像的自動分類。

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【通聯編輯：唐一東】