CN109376767B - 基于深度学习的视网膜oct图像分类方法 - Google Patents

基于深度学习的视网膜oct图像分类方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于深度学习的视网膜OCT图像分类方法，包括：构建卷积神经网络，其包含多个Inception段，每一个Inception段内包含若干Inception模块，且特定序号的Inception段外还插入了残差注意力模型，最后一个Inception段后端还依次设有全局平均池化层与softmax层；利用包含正常视网膜OCT图像与非正常视网膜OCT图像的训练集对所述卷积神经网络进行训练；利用训练好的卷积神经网络对新输入的视网膜OCT图像进行分类，获得分类结果。该方法可以自动实现视网膜OCT图像的准确分类。

Description

基于深度学习的视网膜OCT图像分类方法
技术领域
本发明涉及深度学习技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的视网膜OCT图像分类方法。
背景技术
OCT(optical coherence tomography)，即光学相干层析成像。OCT作为一种非接触式，非侵入性的眼科成像诊断技术，被广泛应用于视网膜的成像，OCT的轴向分辨能力可以通过观察组织的反射，吸收和散射的能力达到显微分辨的精度，可清晰显示后眼，主要为视乳头和黄斑的形态特征，视网膜和神经纤维层厚度的变化，视网膜层结构，还可观察角膜，虹膜，晶状体等前部组织。
目前的视网膜OCT图像分类方法主要分为如下两类：
第一类：基于传统机器学习方法的研究，主要通过传统的特征提取算法，(如HOG、LOG、SIFT等算法)对图像进行边缘检测和特征提取，通过人工选取特征对分类器进行分类。但人工提取特征比较繁琐，算法在大量数据的情况下泛化性不理想，且对于医学图像来说需要较多的先验知识，成本较大。
第二类：基于深度学习方法的研究，深度学习或卷积神经网络可基于原始数据学习其分布式特征，并自动有效地提取特征。但是，现有的基于深度学习方法的分类网络较为简单，且分类精度不高。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于深度学习的视网膜OCT图像分类方法，可以自动实现视网膜OCT图像的准确分类。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
一种基于深度学习的视网膜OCT图像分类方法，包括：
构建卷积神经网络，其包含多个Inception段，每一个Inception段内包含若干Inception模块，且特定序号的Inception段外还插入了残差注意力模型，最后一个Inception段后端还依次设有全局平均池化层与softmax层；
利用包含正常视网膜OCT图像与非正常视网膜OCT图像的训练集对所述卷积神经网络进行训练；
利用训练好的卷积神经网络对新输入的视网膜OCT图像进行分类，获得分类结果。
由上述本发明提供的技术方案可以看出，所有构建的卷积神经网络基于Inception-V4实现，在Inception-V4基础可以提取更为精细和更为高层语义的特征，同时，还结合了残差注意力模型可作为一种软注意力机制在不需要额外的标签信息的情况下，可以增强相关特征的权重并保留全局信息且能增强不同类别之间的差异；最终利用训练好的卷积神经网络可以准确、快速的对输入的视网膜OCT图像进行分类。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。
图1为本发明实施例提供的一种基于深度学习的视网膜OCT图像分类方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的卷积神经网络的结构示意图；
图3为本发明实施例提供的inception V4结构图；
图4为本发明实施例提供Inception-B结构示意图；
图5为本发明实施例提供Inception-C结构示意图；
图6为本发明实施例提供的第一残差注意力模型的结构示意图；
图7为本发明实施例提供的第二残差注意力模型的结构示意图。
具体实施方式
下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。
本发明实施例提供一种基于深度学习的视网膜OCT图像分类方法，如图1所示，其主要包括如下步骤：
步骤1、构建卷积神经网络，其包含多个Inception段，每一个Inception段内包含若干Inception模块，且特定序号的Inception段外还插入了残差注意力模型，最后一个Inception段后端还依次设有全局平均池化层与softmax层。
本发明实施例中，所述卷积神经网络结构如图2所示，其主要包含7个Inception段，第1个～第7个Inception段依次包含1个、2个、2个、2个、1个、2个、4个Inception模块。其中，第2个、第4个与第6个Inception段外还插入了残差注意力模型，具体来说，第4个与第6个Inception段外插入的残差注意力模型为第一残差注意力模型(Attetion-1st)，第2个Inception段外插入的残差注意力模型为第二残差注意力模型(Attetion-2nd)。这两种注意力模型都属于soft-attention mechanism(软注意力机制)，即可以通过学习强化关注图像中某些重要区域，弱化其他区域。
图2中Inception模块分为Inception-A、inception-B、inception-C，这三种形式均为经典卷积神经网络inception v4的主干部分。Inception-A、inception-B、inception-C的具体结构不相同，但都是经典inception结构的变形，不同点在于卷积核的大小，以及内部的分支数量。Reduction-A、Reduction-B，同样是inception v4的一部分，表示该分类网络中的下采样网络。
如图3所示，为inception V4结构图，其原理可参见现有技术，故不再赘述，下面以Inception-B、inception-C的结构为例进行介绍。
如图4所示，Inception-B结构为：1)输入；2)四条支路：a、1×1卷积层；b、依次为1×1卷积层、1×7卷积层、7×1卷积层；c、依次为1×1卷积层、1×7卷积层、7×1卷积层、1×7卷积层、7×1卷积层；d、依次为平均池化层(AVG pooling)、1×1卷积层；3、四个支路的输出堆叠在一起(每个支路输出为一个四维张量，四个支路的输出沿一个方向堆叠)。
如图5所示，Inception-C结构为：1)输入；2)四条支路：a、1×1卷积层；b、分为以下子步骤：b1、1×1卷积层；b2、分为两个支路：b21：1×3卷积层；b22：3×1卷积层；b3:b2中两个支路的输出堆叠在一起作为b的输出；c、分为以下子步骤：c1：依次为1×1卷积层、1×1卷积层、1×3卷积层；c2、分为两个支路：c21：1×3卷积层；c22：3×1卷积层；c2中两个支路输出堆叠在一起作为c的输出；d、平均池化层、1×1卷积层；3、四个支路的输出堆叠在一起。
如图6-图7所示，分别为第一、第二残差注意力模型的结构示意图。第一与第二残差注意力模型均呈沙漏型结构，所述第一残差注意力模型首先使用最大池化层进行下采样，然后通过卷积层产生低分辨率的soft mask(软注意力区域，可以理解为网络通过训练注意到图像中的某一区域)，最后通过线性映射上采样生成高分辨率的soft mask。所述第二残差注意力模型比所述第一残差注意力模型的层次更深，在其中间嵌套了所述第一残差注意力模型。
本发明实施例中，低分辨率是指，图像的像素相较计算之前变小了，高分辨率是指，图像的像素相较计算之前变大了，这里的高低只是相对的，相对于前一步计算图像的像素大小。
本发明实施例中，第一、第二残差注意力模型的具体结构简述如下：
1、第一残差注意力模型，结构为：1)输入；2)分为两个支路：a、模块主干的一部分，是一个inception-B单元，b，模型的第一部分：依次为最大池化、残差单元、上采样；3)两个分支相加；4)分为两个支路：c、直接连作为下一个步骤的输入，d、模型的第二部分：两个1×1卷积层和一个sigmoid激活函数层；5)将4)中两个支路相乘作为输出。
2、第二残差注意力模型仅与第一残差注意力模型的2)中的两个支路不同，具体为：1)网络主干的一部分，是一个inception-C单元；2)模型的第一部分：a、最大池化层；b、两个支路：b1、直接与第4)步输出相加作为第5)步输入；b2、残差网络模块；c、两个支路：c1、直接与c2的输出相加，作为第4)步输入；c2、结构与第一残差注意力模型中第2步中b支路结构相同(依次为最大池化、残差单元、上采样)；4)两个残差网络模块串联；5)上采样。
本发明实施例中，为了使网络结构更加稀疏，以减少参数量，避免过拟合，所以用全局平均池化层替代了全连接层。因此不再使用Dropout这种正则化方法，只使用L2惩罚项，示例性的，其系数可以设置为0.0001。
步骤2、利用包含正常视网膜OCT图像与非正常视网膜OCT图像的训练集对所述卷积神经网络进行训练。
本发明实施例中，非正常视网膜OCT图像至少包含如下三种类型：CNV、DME与DEUSEN；
如果训练集中各类型图像的数量差别不符合设定标准，则对于数量较少的图像类型进行包含旋转与平移的数据扩充操作，使训练集中各类型图像的数量差别符合设定标准；之后，对整个训练集中的图像进行包含随机裁剪、伸缩变换和/或添加光学畸变的数据增广操作；最后，将整个训练集中图像的尺寸固定为设定大小。
示例性的，在实验中训练集中的数据可以使用数据集Kaggle比赛里Retinal OCTImages中的数据，训练集为包含37205幅CNV(脉络膜新生血管)，11384幅DME(糖尿病性视网膜水肿)，8616幅DEUSEN(玻璃膜疣)以及26315正常视网膜图像。由于其中DME和DRUSEN类型图像与其他两类型图像差别较大，因此，对这两种类型图像进行数据扩充操作，使其与其他两类型图像数据量相当。还参见图2，其示意性的给出了输出至卷积神经网络的图像为3通道(RGB三通道)的299×299大小的图像。
本发明实施例中，由于数据集较小，而网络结构比较复杂，为保证网络的泛化性，使用迁移学习初始化卷积神经网络的参数，只对第7个Inception段内的最后3个Inception模块以及第一与第二残差注意力模块进行训练；具体的：使用Inception-V4在Image-Net上的预训练模型初始化卷积神经网络的参数。通过对比实验可知，当再训练最后三个Inception-C时模型收敛速度最快，表现最优；示例性的，以0.0001的初始学习率再训练网络中的最后三个Inception模块对网络进行微调，以0.1的学习率训练网络第一与第二残差注意力模型，采用NAG算法对网络参数进行更新。
训练时采用交叉验证，每隔一定的迭代次数使用验证集对模型的性能进行验证
训练完成后，可以利用测试集对训练好的卷积神经网络进行测试。
示例性的，测试集每类250幅，每幅图像的大小不同。
示例性的，经过20个epoch的训练，epoch即训练轮次，每一个epoch包含所有的训练样本，网络在训练集上的平均分类准确率达到99.99％，在测试集上的平均分类准确率为99.5％，可见训练好的卷积神经网络具有较高的分类准确率。
步骤3、利用训练好的卷积神经网络对新输入的视网膜OCT图像进行分类，获得分类结果。
本发明实施例中，针对CNV、DEM、DEUSEN、正常视网膜OCT图像进行四分类，训练好的卷积神经网络可以直接对新输入的视网膜OCT图像进行分类，获得准确的分类结果。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例可以通过软件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，上述实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。

Claims (3)

1.一种基于深度学习的视网膜OCT图像分类方法，其特征在于，包括：
构建卷积神经网络，其包含多个Inception段，每一个Inception段内包含若干Inception模块，且特定序号的Inception段外还插入了残差注意力模型，最后一个Inception段后端还依次设有全局平均池化层与softmax层；
利用包含正常视网膜OCT图像与非正常视网膜OCT图像的训练集对所述卷积神经网络进行训练；
利用训练好的卷积神经网络对新输入的视网膜OCT图像进行分类，获得分类结果；
其中，所述卷积神经网络包含7个Inception段，第1个～第7个Inception段依次包含1个、2个、2个、2个、1个、2个、4个Inception模块；第2个、第4个与第6个Inception段外还插入了残差注意力模型；第4个与第6个Inception段外插入的残差注意力模型为第一残差注意力模型，第2个Inception段外插入的残差注意力模型为第二残差注意力模型；第一与第二残差注意力模型均呈沙漏型结构，其中：所述第一残差注意力模型首先使用最大池化层进行下采样，然后通过卷积层产生低分辨率的soft mask，最后通过线性映射上采样生成高分辨率的soft mask；所述第二残差注意力模型比所述第一残差注意力模型的层次更深，在其中间嵌套了所述第一残差注意力模型。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的视网膜OCT图像分类方法，其特征在于，
使用迁移学习初始化卷积神经网络的参数，只对第7个Inception段内的最后3个Inception模块以及第一与第二残差注意力模块进行训练。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的视网膜OCT图像分类方法，其特征在于，所述非正常视网膜OCT图像至少包含如下三种类型：脉络膜新生血管、糖尿病性视网膜水肿与玻璃膜疣；
如果训练集中各类型图像的数量差别不符合设定标准，则对于数量较少的图像类型进行包含旋转与平移的数据扩充操作，使训练集中各类型图像的数量差别符合设定标准；之后，对整个训练集中的图像进行包含随机裁剪、伸缩变换和/或添加光学畸变的数据增广操作；最后，将整个训练集中图像的尺寸固定为设定大小。
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