基于深度学习的眼底图像出血点检测方法

提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)加条件随机场(conditional random fields,CRF)的眼底图像出血点检测方法。首先,为了避免图像背景区域对后续检测的影响,参考眼底图像中的灰度信息并根据眼底中心位置到其边缘的长度,将图像调整到合适的尺寸,再对图像进行线性加权增强其亮度和对比度;然后,用裁剪到的图像块在仿照VGG网络构建的CNN架构上去训练检测出血点的CNN模型;最后,为了克服CNN模型在出血点检测中误检、漏检等问题,采用CRF对CNN模型输出的概率图进行后处理,以实现眼底图像出血点的精确检测。提出的检测方法在公开的Kaggle与Messidor数据库上进行训练和验证,获得了98.8%的准确率、99.4%的召回率和99.1%的F-score。另外,在DIARETDB1数据库上测试的灵敏度达到98.5%,F-score为96.1%。实验结果表明,从图像视觉和定量检测2个方面均说明了提出方法的有效性和优越性。