CN112674709A - 一种基于对抗噪声的弱视检测方法 - Google Patents

一种基于对抗噪声的弱视检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于对抗噪声的弱视检测方法，通过将不同类型的噪声叠加在视标图像上，从而获得不同类型弱视患者对各类噪声的敏感性，并通过机器学习的方法训练上述数据，得到弱视分类模型，进而在采集了弱视患者的叠加噪声的视标级数后，能够通过弱视分类模型得到该弱视患者的弱视分类结果；本发明能够对弱视患者的病变检测更加透彻，提高确诊的精度。

Description

一种基于对抗噪声的弱视检测方法
技术领域
本发明属于计算机视觉和眼科学的技术领域，具体涉及一种基于对抗噪声的弱视检测方法。
背景技术
弱视早检查/早干预非常重要，因而视功能准确检查对于弱视患者来说至关重要。弱视的诊断通常包括常规的视力、外眼、眼前节与眼底检查、视力检查以及颅脑视路电生理检查等。基于视力表的检测速度快、效率高，便于操作且对患者无任何副作用，被广泛应用于各类视障疾病的初级筛查，如标准对数远视力表对视力的检测，或是色盲测试本对于色盲患者的检查均采用这一原理。对于弱视的检测，基于Denis G.Pelli提出的噪声模型所设计出的噪声双视力表能够利用噪声处理能力的不同将弱视者和正常者区分开来，可作为常规视力检查的有益补充，实现弱视的临床初步筛查和诊断。
噪声双视力表通过向普通视力表中添加噪声，借助被测试者对噪声视觉效果和处理能力将弱视者与普通人区分开来，并且通过噪声视力表中噪声的加载不同程度来检测弱视患者的严重程度。但噪声双视力具有以下问题和缺点：噪声双视力表只使用了白噪声作为外部噪声的来源，无法通过噪声类型的改变对视神经中的缺陷进行更进一步的研究。并且其视标固定、测试功能单一、仅支持黑白视标等缺点限制其在更深层次研究上的应用，在此基础上，我们使用深度学习中的对抗攻击方法来生成不同类型的现实场景多种色彩的噪声，并将该算法用于临床检测以验证其效果，为弱视的病因及机理的深入研究提供技术手段。
发明内容
本发明提供了一种基于对抗噪声的弱视检测方法，能够对弱视患者的病变检测更加透彻，提高确诊的精度。
实现本发明的技术方案如下：
一种基于对抗噪声的弱视检测方法，包括以下步骤：
步骤一、利用视力表对被试者进行视力测试，测出被试者的最小视标的级数In并进行记录；
步骤二、将级数为In的视标顺序打乱后，在视标图像上叠加第k类噪声，k＝1,2,3,4；再对被试者进行视力测试，若被试者无法分辨叠加噪声后该等级的视标，则增大视标的尺寸，直至被试者能够分辨出视标为止，记录下此时的视标级数
Figure BDA0002853184760000021
步骤三、将级数为In的视标顺序打乱后，在视标图像上叠加第k类噪声，再对被试者进行视力测试；若被试者无法分辨叠加噪声后该等级的视标，则减小噪声与视标之间的信噪比，将初始噪声的强度设为100％，按10％递减降低噪声的强度，直至被试者能够分辨出视标为止，记录下此时的噪声强度比例
Figure BDA0002853184760000022
步骤四、通过被试者所得到的In，
Figure BDA0002853184760000023
与
Figure BDA0002853184760000024
计算出其对各类噪声的敏感性，其中，被试者包括正常人组、斜视性弱视组、屈光参差性弱视、屈光不正性弱视、形觉剥夺性弱视共5组，将第i名被试者所属的组别作为标签y(i)，其对应的噪声敏感性In，
Figure BDA0002853184760000025
与
Figure BDA0002853184760000026
作为样本特征x(i)，即可建立起不同弱视症状与其对应的噪声敏感性的数据集；
步骤五、利用机器学习方法，在步骤四中的数据集上训练后，即得到弱视分类模型，当一名患者使用步骤一、二、三中的方法测出其对各类噪声的敏感性后，将In，
Figure BDA0002853184760000027
与
Figure BDA0002853184760000028
输入模型，即可得到该名患者的弱视分类结果。
进一步地，视标级数采用国际标准，取值范围从0.1-1。
进一步地，噪声的生成方式如下：
1、搭建并训练用于模拟人类视觉感知系统的胶囊神经网络模型；所述胶囊神经网络模型为4层，用于模拟人类视觉通路中的V1-V4初级视觉皮层区域；
2、通过关闭不同层的卷积核通道，从而模拟出视觉通路中不同位置缺陷所导致的弱视症状，从而得到不同的本地模型；
3、针对上述步骤所得到的不同的模型进行黑盒对抗攻击，从而生成其对应敏感的噪声，所生成噪声需满足：噪声攻击对正常模型无效、噪声攻击对通道抑制模型有效以及噪声攻击值最大化，从而为弱视症状的进一步细分研究提供参考；
具体黑盒攻击步骤为：分别对正常模型与通道抑制模型输入一张原始图像Im，得到两个模型输出的置信度
Figure BDA0002853184760000031
与
Figure BDA0002853184760000032
对原始图像加上随机干扰δ后再分别输入两个模型计算出
Figure BDA0002853184760000033
和
Figure BDA0002853184760000034
求出置信度的变化量，若ΔPn<ΔPs，则将Im+δ，反之，则将Im-δ作为新一轮的输入图像Im；重复以上步骤，直至通道抑制模型输出错误分类为止；
4、输出不同种类的所有噪声。
进一步地，步骤五中，所述机器学习方法为人工神经网络或者决策树算法。
进一步地，在步骤五中，为提升各类噪声对应不同弱视组的敏感性，将所有被试者的
Figure BDA0002853184760000035
与In相减，得到
Figure BDA0002853184760000036
将其作为额外的特征与
Figure BDA0002853184760000037
Figure BDA0002853184760000038
与In一并进行算法模型训练及预测，提升不同弱视的检测精度。
有益效果：
1、本发明通过深度学习中的对抗攻击方法来生成多种噪声，从而替代单一的高斯白噪声，并借助临床实验对不同噪声与不同弱视种类的相关性进行验证，有助于深入探索弱视的发病机制。
2、本发明对弱视患者的病变检测更加透彻，提高了确诊的精度，并为弱视的病因及机理的深入研究提供了技术手段。
附图说明
图1为本发明方法流程图。
图2为胶囊神经网络基本结构。
图3为对抗攻击噪声生成算法流程图。
具体实施方式
下面结合附图并举实施例，对本发明进行详细描述。
本发明提供一种弱视检测方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤一、利用普通视力表对被试者进行视力测试，测出被试者的最小视标的级数In并进行记录，视标级数采用国际标准，取值范围从0.1-1；
步骤二、将级数为In的视标顺序打乱后，在视标图像上叠加第k类噪声，再对被试者进行视力测试，若被试者无法分辨叠加噪声后该等级的视标，则增大视标的尺寸，直至被试者能够分辨出视标为止，记录下此时的视标级数
Figure BDA0002853184760000041
步骤三、将级数为In的视标顺序打乱后，在视标图像上叠加第k类噪声，再对被试者进行视力测试；若被试者无法分辨叠加噪声后该等级的视标，则减小噪声与视标之间的信噪比，将初始噪声的强度设为100％，按10％递减降低噪声的强度，直至被试者能够分辨出视标为止，记录下此时的噪声强度比例
Figure BDA0002853184760000042
步骤四、通过被试者所得到的In，
Figure BDA0002853184760000043
与
Figure BDA0002853184760000044
计算出其对各类噪声的敏感性，其中，被试者包括正常人组、斜视性弱视组、屈光参差性弱视、屈光不正性弱视、形觉剥夺性弱视共5组，将第i名被试者所属的组别作为标签y(i)，其对应的噪声敏感性In，
Figure BDA0002853184760000051
与
Figure BDA0002853184760000052
作为样本特征x(i)，即可建立起不同弱视症状与其对应的噪声敏感性的数据集；
步骤五、利用机器学习方法如人工神经网络或者决策树等算法，在步骤四中的数据集上训练后，即得到弱视分类模型，当一名患者使用步骤一、二、三中的方法测出其对各类噪声的敏感性后，将In，
Figure BDA0002853184760000053
与
Figure BDA0002853184760000054
输入模型，即可得到该名患者的弱视分类结果。
为提升各类噪声对应不同弱视组的敏感性，将所有被试的
Figure BDA0002853184760000055
与In相减，得到
Figure BDA0002853184760000056
将其作为额外特征进行弱视分组分类，从而提升不同弱视的检测精度
其中，共生成4类噪声，如图3所示，检测弱视的噪声的生成方式如下：
1、搭建并训练用于模拟人类视觉感知系统的胶囊神经网络模型；如图2所示，所述胶囊神经网络模型为4层，用于模拟人类视觉通路中的V1-V4初级视觉皮层区域。
2、通过关闭不同层的卷积核通道，从而模拟出视觉通路中不同位置缺陷所导致的弱视症状，从而得到不同的本地模型。
3、针对上述步骤所得到的不同的模型进行黑盒对抗攻击，从而产生其对应敏感的噪声，所生成噪声需满足：噪声攻击对正常模型无效、噪声攻击对通道抑制模型有效以及噪声攻击值最大化，从而为弱视症状的进一步细分研究提供参考；
具体黑盒攻击步骤为：分别对正常模型与通道抑制模型输入一张原始图像Im，得到两个模型输出的置信度
Figure BDA0002853184760000057
与
Figure BDA0002853184760000058
对原始图像加上随机干扰δ后再分别输入两个模型计算出
Figure BDA0002853184760000059
和
Figure BDA00028531847600000510
求出置信度的变化量，若ΔPn<ΔPs，则将Im+δ，反之，则将Im-δ作为新一轮的输入图像Im；重复以上步骤，直至通道抑制模型输出错误分类为止。
4、输出不同种类的所有噪声。
另外，为实现算法功能及验证算法性能，拟研发一套弱视检测系统，该系统包括：
高分辨率广色域显示硬件。为避免分辩率以及显示屏色域不足等硬件问题而导致的检测错误，拟采用搭载OS X操作系统、具有5K分辩率的imac作为硬件系统；
跨平台开发源码。为保证系统能够跨平台使用，同时方便深度学习算法的快速嵌入部署，使用python 3.6作为软件系统开发语言；
算法及数据云平台开发。将算法模型及软件所采集的测试数据放置于私有云平台上，从而方便算法模型的更新以及测试数据的一体化存储；
数据隐私保护。为保护参与测试人员的数据隐私，对测试数据中包含人员身份信息等数据进行不可逆加密，并对云平台数据库进行整体加密处理，保证数据隐私安全；
可视化软件界面设计。设计符合医生使用习惯和友好人机交互的集成软件，可从云平台上远程下载算法模型，实现动态加载。使用Pyqt5作为软件系统的UI开发模块。
综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于对抗噪声的弱视检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、利用视力表对被试者进行视力测试，测出被试者的最小视标的级数In并进行记录；
步骤二、将级数为In的视标顺序打乱后，在视标图像上叠加第k类噪声，k＝1,2,3,4；再对被试者进行视力测试，若被试者无法分辨叠加噪声后该等级的视标，则增大视标的尺寸，直至被试者能够分辨出视标为止，记录下此时的视标级数
Figure FDA0002853184750000011
步骤三、将级数为In的视标顺序打乱后，在视标图像上叠加第k类噪声，再对被试者进行视力测试；若被试者无法分辨叠加噪声后该等级的视标，则减小噪声与视标之间的信噪比，将初始噪声的强度设为100％，按10％递减降低噪声的强度，直至被试者能够分辨出视标为止，记录下此时的噪声强度比例
Figure FDA0002853184750000012
步骤四、通过被试者所得到的In，
Figure FDA0002853184750000013
与
Figure FDA0002853184750000014
计算出其对各类噪声的敏感性，其中，被试者包括正常人组、斜视性弱视组、屈光参差性弱视、屈光不正性弱视、形觉剥夺性弱视共5组，将第i名被试者所属的组别作为标签y(i)，其对应的噪声敏感性In，
Figure FDA0002853184750000015
与
Figure FDA0002853184750000016
作为样本特征x(i)，即可建立起不同弱视症状与其对应的噪声敏感性的数据集；
步骤五、利用机器学习方法，在步骤四中的数据集上训练后，即得到弱视分类模型，当一名患者使用步骤一、二、三中的方法测出其对各类噪声的敏感性后，将In，
Figure FDA0002853184750000017
与
Figure FDA0002853184750000018
输入模型，即可得到该名患者的弱视分类结果。
2.如权利要求1所述的一种基于对抗噪声的弱视检测方法，其特征在于，视标级数采用国际标准，取值范围从0.1-1。
3.如权利要求1所述的一种基于对抗噪声的弱视检测方法，其特征在于，噪声的生成方式如下：
1、搭建并训练用于模拟人类视觉感知系统的胶囊神经网络模型；所述胶囊神经网络模型为4层，用于模拟人类视觉通路中的V1-V4初级视觉皮层区域；
2、通过关闭不同层的卷积核通道，从而模拟出视觉通路中不同位置缺陷所导致的弱视症状，从而得到不同的本地模型；
3、针对上述步骤所得到的不同的模型进行黑盒对抗攻击，从而生成其对应敏感的噪声，所生成噪声需满足：噪声攻击对正常模型无效、噪声攻击对通道抑制模型有效以及噪声攻击值最大化，从而为弱视症状的进一步细分研究提供参考；
具体黑盒攻击步骤为：分别对正常模型与通道抑制模型输入一张原始图像Im，得到两个模型输出的置信度
Figure FDA0002853184750000021
与
Figure FDA0002853184750000022
对原始图像加上随机干扰δ后再分别输入两个模型计算出
Figure FDA0002853184750000023
和
Figure FDA0002853184750000024
求出置信度的变化量，若ΔPn<ΔPs，则将Im+δ，反之，则将Im-δ作为新一轮的输入图像Im；重复以上步骤，直至通道抑制模型输出错误分类为止；
4、输出不同种类的所有噪声。
4.如权利要求1所述的一种基于对抗噪声的弱视检测方法，其特征在于，步骤五中，所述机器学习方法为人工神经网络或者决策树算法。
5.如权利要求1所述的一种基于对抗噪声的弱视检测方法，其特征在于，在步骤五中，为提升各类噪声对应不同弱视组的敏感性，将所有被试者的
Figure FDA0002853184750000025
Figure FDA0002853184750000026
与In相减，得到
Figure FDA0002853184750000027
将其作为额外的特征与
Figure FDA0002853184750000028
与In一并进行算法模型训练及预测，提升不同弱视的检测精度。
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