目的 传统的糖尿病视网膜病变(糖网)(diabetic retinopathy,DR)依赖于早期病理特征的精确检测,但由于数据集缺乏病灶标记区域导致无法有效地建立监督性分类模型,引入其他辅助数据集又会出现跨域数据异质性问题;另外,现有的糖网诊断方法大多无法直观地从语义上解释医学模型预测的结果.基于此,本文提出一种端到端式结合域适应学习的糖网自动多分类方法,该方法协同注意力机制和弱监督学习加强优化.方法 首先,利用已标记病灶区域的辅助数据训练病灶检测模型,再将目标域数据集的糖网诊断转化为弱监督学习问题,依靠多分类预测结果指导深度跨域生成对抗网络模型,提升跨域的样本图像质量,用于微调病灶检测模型,进而过滤目标域中一些无关的病灶样本,提升多分类分级诊断性能.最后,在整体模型中融合注意力机制,从医学病理诊断角度提供可解释性支持其分类决策.结果 在公开数据集Messidor上进行糖网多分类评估实验,本文方法获得了 71.2％的平均准确率和80.8％的AUC(area under curve)值,相比于其他多种方法具有很大优势,可以辅助医生进行临床眼底筛查.结论 结合域适应学习的糖网分类方法在没有提供像素级病灶标注数据的情况下,只需要图像级监督信息就可以高效自动地对眼底图像实现分级诊断,从而避免医学图像中手工提取病灶特征的局限性和因疲劳可能造成漏诊或误诊问题,另外,为医生提供了与病理学相关的分类依据,获得了较好的分类效果.
NETL
NSTL
万方数据
维普
