CN112652392A - 一种基于深度神经网络的眼底异常预测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及医学图像分析领域，具体是一种基于深度神经网络的眼底异常预测系统，包括异常眼底筛查子模型、异常体征识别子模型、眼底疾病诊断子模型、第一分类器、第二分类器、第一特征提取器、第二特征提取器、第三特征提取器、第四特征提取器、第一学习器、第二学习器、第三学习器和第四学习器，该系统通过部分再现视网膜专家的视角，可以有效缓解眼底病检查中医疗资源有限、分配不均的现状，减轻人工检查负担，提高筛查工作的效率和简化工作流程，以期有效控制糖尿病视网膜病变、近视等上述眼病的患病率和致盲率的上升趋势。
Description
技术领域
本发明涉及医学图像分析领域，具体是指一种基于深度神经网络的眼底异常预测系统。
背景技术
目前，利用人工智能技术进行眼底筛查的主要眼科疾病包括糖尿病视网膜病变(DR)、年龄相关性黄斑变性(AMD)和青光眼等，据报道，这些AI算法具有与视网膜专家类似的诊断能力，特别是美国FDA于2018年批准的首个基于人工智能的DR筛查系统IDX-DR的建立，更是人工智能前瞻性评估完成美国监管流程的重要里程碑，然而，目前许多深度学习算法的一个重要限制是它们的二值性，即这些深度模型是基于描述某单一疾病的正常眼底图像和异常图像开发的，然而眼底相关疾病的多样性和转诊的迫切性使得这种针对特定疾病的策略往往并不适合于纳入视网膜筛查计划的异质人群，此外，基于图像的神经网络在识别眼底体征方面的潜在价值必须考虑到它们可能无法检测到临床重大疾病。
另一方面，眼病筛查的准确性取决于对整个眼底的了解程度，包括重要的周边视网膜信息和血管病理信息，然而，到目前为止，大多数研究主要使用传统的眼底成像技术，例如裂隙灯和彩色眼底成像模式，这些传统的成像方式由于其狭窄的视网膜成像视野而导致其不能或只能提供极其有限的周边视网膜信息，这往往会导致临床检查过程中较高漏诊率的出现。
发明内容
基于以上问题，本发明提供了一种基于深度神经网络的眼底异常预测系统及其方法，克服眼底筛查中成像模式视野狭窄和眼底疾病病种单一的不足的问题，通过部分再现视网膜专家的视角，可以对眼底异常进行辅助诊断和数据分析，减轻人工检查负担，提高筛查工作的效率和简化工作流程。
为解决以上技术问题，本发明采用的技术方案如下：
一种基于深度神经网络的眼底异常预测系统，包括
异常眼底筛查子模型，用于判断受试者眼底正常或异常；
异常体征识别子模型，用于预测受试者眼底体征正常或异常，完成异常眼底部位的进一步检测，所述眼底体征异常包括视盘病变、视网膜病变、黄斑病变和玻璃体病变；
眼底疾病诊断子模型，用于预测受试者的眼底是否患有四种潜在的威胁视力的眼底疾病，具体包括视网膜糖尿病病变、近视、视网膜裂孔和视网膜脱落；
第一分类器，异常眼底筛查子模型采用第一分类器作为分类器；
第二分类器，异常体征识别子模型和眼底疾病诊断子模型均采用第二分类器作为分类器；
第一学习器、第二学习器、第三学习器和第四学习器，其中，第一学习器采用DenseNet201作为第一特征提取器，第二学习器采用InceptionV3作为第二特征提取器，第三学习器采用IncepResnetV2作为第三特征提取器，第四学习器采用Xception作为第四特征提取器，第一学习器由第一特征提取器和第一分类器串联组成，所述异常眼底筛查子模型采用第一学习器建立模型，所述异常体征识别子模型和眼底疾病诊断子模型均采用第二特征提取器、第三特征提取器、第四特征提取器和第二分类器串联的结合方式分别建立第二学习器、第三学习器、第四学习器，并进行独立且并行地训练。。
进一步，所述第一分类器由两个深度神经网络卷积块和若干个全连接的神经网络层组成，所述每一个深度神经网络卷积块内部分别包括32个3*3卷积核和64个3*3卷积核，所述每一个深度神经网络卷积块均采用ReLU函数进行各层神经元之间的非线性映射，并使用2*2的最大池化层进行特征压缩，其后添加dropout层，最后使用Softmax函数输出眼底正常或异常的概率值，并利用二分类熵对第一分类器的每一批次的训练学习效果进行控制。
进一步，异常眼底筛查子模型构建过程包括：
对学习率的控制采用步长学习方法训练第一分类器，初始速率是2e-5，然后以0.5的固定步长降低到2e-10，其中，采用第一特征提取器和第一分类器串联组成第一学习器，并利用第一学习器建立异常眼底筛查子模型。
进一步，所述第二分类器为五层的全连接感知分类器，所述第二分类器的第一层为Global average pooling(GAP)层，所述第二分类器第二层至第五层分别包含2048、1024、512和256个隐藏神经元，所述第二分类器的第一层至第五层之后均添加Leaky ReLU函数和dropout层，所述第二分类器的第五层添加Softmax函数。
进一步，所述异常体征识别子模型的构建过程包括：
采用的分步学习方法训练第二分类器，如果验证集的损失不再减少，网络训练将在10次迭代之后中断，将第二特征提取器和第三特征提取器分别与第二分类器串联，并利用平均Softmax函数值的方法建立二值分类模型，将第四特征提取器与第二分类器串联，并将第四特征提取器和二值分类模型进行训练后建立第二学习器、第三学习器和第四学习器，利用第二学习器、第三学习器和第四学习器建立异常体征识别子模型。
进一步，所述眼底疾病诊断子模型的构建过程包括：
将第二特征提取器、第三特征提取器和第四特征提取器分别与第二分类器串联，并利用平均Softmax函数值的方法分别建立第二学习器、第三学习器和第四学习器，利用第二学习器、第三学习器和第四学习器建立眼底疾病诊断子模型。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
(1)鉴于视网膜异常患者失明的可能性是健康人25倍的现状，因此，开发异常体征识别子模型能够有效辅助眼科工作者对一般人群进行眼底疾病风险的评估工作，增强评估的可行性；
(2)眼底疾病诊断子模型的筛查为大多数视网膜疾病和多种全身性疾病的早期诊断和治疗提供了重要的见解，例如，视神经是大脑的延伸，而DR是糖尿病的慢性并发症，在临床检查中及时发现异常体征要比根据患者描述的症状进行诊断要更可靠、更全面、更深入。
附图说明
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步的说明。本发明的实施方式包括但不限于下列实施例。
如图1所示，一种基于深度神经网络的眼底异常预测系统，包括
异常眼底筛查子模型，用于判断受试者眼底正常或异常；
异常体征识别子模型，用于预测受试者眼底体征正常或异常，完成异常眼底部位的进一步检测，所述眼底体征异常包括视盘病变、视网膜病变、黄斑病变和玻璃体病变
眼底疾病诊断子模型，用于预测受试者的眼底是否患有四种潜在的威胁视力的眼底疾病，具体包括视网膜糖尿病病变、近视、视网膜裂孔和视网膜脱落；
第一分类器，以如下方式进行设计：
第一分类器由两个深度神经网络卷积块和若干全连接的神经网络层组成，每一个深度神经网络卷积块内部分别包括32个3*3卷积核和64个3*3卷积核，该卷积核用来对图像信息做高质量的特征提取和高维特征的持续降维，每一个深度神经网络卷积块中都采用ReLU函数进行各层神经元之间的非线性映射，并使用2*2的最大池化层进行特性压缩，其后可通过添加dropout层来提高模型的泛化性能，并进行层扁平化处理，将多维特征向量转换到一维空间，使用全连接的神经网络层进一步压缩为512维，最后，使用Softmax函数输出眼底正常或异常的概率值，利用二分类熵对第一分类器的学习效果进行控制，其结果可以评价医生给定的标签结果和异常眼底筛查子模型的预测结果的一致性。
本实施例中，异常眼底筛查子模型在构建过程中，对学习率的控制采用步长学习方法训练第一分类器，初始速率是2e-5，然后以0.5的固定步长降低到2e-10，训练期间使用RMSprop作为优化器，在微调阶段使用了SGD，通过特征重用和旁路设置，异常眼底筛查子模型中采用DenseNet201作为第一特征提取器，采用DenseNet201作为第一特征提取器显著减少了网络参数数量，还减轻了梯度损失和模型退化问题，与Inception系列模型展示更广泛的网络结构相比，DenseNet201作为第一特征提取器展示了更好的预测能力，因此，第一学习器由第一特征提取器和第一分类器串联组成，异常眼底筛查子模型采用第一学习器建立模型。
本实施例中，第二分类器，以如下方式进行设计：
第二分类器为五层的全连接感知分类器，第二分类器的第一层为全局平均池化层，该层可以总结来自底层的空间信息，并标准化整个神经网络的结构，防止模型过拟合和减少模型训练的负担，第二分类器第二层至第五层分别包含2048、1024、512和256个隐藏神经元，第二分类器的第一层至第五层之后均添加Leaky ReLU函数和dropout层，第二分类器的第五层添加Softmax函数，该层根据不同任务下的高水平特征分别计算输出四种眼部疾病的患病概率。
本实施例中，异常体征识别子模型在构建过程中，采用的分步学习方法训练第二分类器，如果验证集的损失不再减少，网络训练将在10次迭代之后中断，利用两步分类策略下的参数进行设置，具体如下：
首先使用二值分类模型区分视网膜正常图像和视网膜异常图像，在敏感性和特异性之间取得良好的折衷是该阶段训练的重点，然后将四分类模型用于诊断视网膜异常特征，基于此，在参数设置时，采用SGD作为优化器，基本学习率为0.01，动量为0.9，用它训练了两个二值分类模型和三个四分类模型，其中，第二特征提取器采用InceptionV3，第三特征提取器采用IncepResnetV2，且第二特征提取器和第三特征提取器均串联使用相同的第二分类器，将第二特征提取器和第三特征提取器利用平均Softmax函数值的方法建立二值分类模型，并命名为“Ensemble2”，在接下来的四分类模型阶段中，还加入第四特征提取器，第四特征提取器采用Xception，并串联使用相同的第二分类器，将二值分类模型和第四特征提取器进行独立训练后分别建立第二学习器、第三学习器和第四学习器，利用第二学习器、第三学习器和第四学习器建立集成模型，命名为“Ensemble3”即异常体征识别子模型。
本实施例中，眼底疾病诊断子模型的构建过程包括：。
第四特征提取器采用Xception，第三特征提取器采用IncepResnetV2，第四特征提取器采用InceptionV3，且第二特征提取器、第三特征提取器和第四特征提取器均串联使用相同的第二分类器，在训练期间，使用SGD优化器的基本学习率为0.01，动量为0.9，最后，鉴于第二学习器、第三学习器和第四学习器的输出粒度不同，因此通过平均第二学习器、第三学习器和第四学习器的Softmax函数值建立集成模型，并命名为“Ensemble5”，即眼底疾病诊断子模型。
如上即为本发明的实施例。上述实施例以及实施例中的具体参数仅是为了清楚表述发明人的发明验证过程，并非用以限制本发明的专利保护范围，本发明的专利保护范围仍然以其权利要求书为准，凡是运用本发明的说明书及附图内容所作的等同结构变化，同理均应包含在本发明的保护范围内。
Claims (6)
1.一种基于深度神经网络的眼底异常预测系统，其特征在于：包括
异常眼底筛查子模型，用于判断受试者眼底正常或异常；
异常体征识别子模型，用于预测受试者眼底体征正常或异常，完成异常眼底部位的进一步检测，所述眼底体征异常包括视盘病变、视网膜病变、黄斑病变和玻璃体病变；
眼底疾病诊断子模型，用于预测受试者的眼底是否患有四种潜在的威胁视力的眼底疾病，具体包括视网膜糖尿病病变、近视、视网膜裂孔和视网膜脱落；
第一分类器，异常眼底筛查子模型采用第一分类器作为分类器；
第二分类器，异常体征识别子模型和眼底疾病诊断子模型均采用第二分类器作为分类器；
第一特征提取器、第二特征提取器、第三特征提取器、第四特征提取器、第一学习器、第二学习器、第三学习器和第四学习器，其中，第一特征提取器采用DenseNet201，第二特征提取器采用InceptionV3，第三特征提取器采用IncepResnetV2，第四特征提取器采用Xception。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络的眼底异常预测系统，其特征在于：所述第一分类器由两个深度神经网络卷积块和若干个全连接的神经网络层组成，所述每一个深度神经网络卷积块内部分别包括32个3*3卷积核和64个3*3卷积核，所述每一个深度神经网络卷积块均采用ReLU函数进行各层神经元之间的非线性映射，并使用2*2的最大池化层进行特征压缩，其后添加dropout层，最后使用Softmax函数输出眼底正常或异常的概率值，并利用二分类熵对第一分类器每一批次的训练效果进行控制。
3.根据权利要求2所述的一种基于深度神经网络的眼底异常预测系统，其特征在于：异常眼底筛查子模型构建过程包括：
对学习率的控制采用步长学习方法训练第一分类器，初始速率是2e-5，然后以0.5的固定步长降低到2e-10，其中，采用第一特征提取器和第一分类器串联组成第一学习器，并利用第一学习器建立异常眼底筛查子模型。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络的眼底异常预测系统，其特征在于：所述第二分类器为五层的全连接感知分类器，所述第二分类器的第一层为Global averagepooling(GAP)层，所述第二分类器第二层至第五层分别包含2048、1024、512和256个隐藏神经元，所述第二分类器的第一层至第五层之后均添加Leaky ReLU函数和dropout层，所述第二分类器的第五层添加Softmax函数。
5.根据权利要求4所述的一种基于深度神经网络的眼底异常预测系统法，其特征在于：所述异常体征识别子模型的构建过程包括：
采用的分步学习方法训练第二分类器，如果验证集的损失不再减少，网络训练将在10次迭代之后中断，将第二特征提取器和第三特征提取器分别与第二分类器串联，并利用平均Softmax函数值的方法建立二值分类模型，将第四特征提取器与第二分类器串联，并将第四特征提取器和二值分类模型进行训练后建立第二学习器、第三学习器和第四学习器，利用第二学习器、第三学习器和第四学习器建立异常体征识别子模型。
6.根据权利要求4所述的一种基于深度神经网络的眼底异常预测系统法，其特征在于：所述眼底疾病诊断子模型的构建过程包括：
将第二特征提取器、第三特征提取器和第四特征提取器分别与第二分类器串联，并利用平均Softmax函数值的方法分别建立第二学习器、第三学习器和第四学习器，利用第二学习器、第三学习器和第四学习器建立眼底疾病诊断子模型。
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