楊文意 陳雯 周蘭 鄭伯川

摘 要：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視網(wǎng)膜黃斑病變自動識別技術(shù)可輔助眼科醫(yī)生診斷黃斑病變。為解決黃斑病變區(qū)域小和特征不明顯導(dǎo)致黃斑病變類型不易識別的問題，提出了一種用于黃斑病變分類的改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。首先，加入多尺度特征融合模塊，將帶有不同感受野的特征圖進(jìn)行拼接，從而提取更加豐富的黃斑病變特征；其次，增加注意力機(jī)制，有效抑制冗余特征的同時增加對病變區(qū)域的關(guān)注；最后，引入有效樣本加權(quán)損失函數(shù)，充分學(xué)習(xí)少樣本類別的病變特征，從而解決數(shù)據(jù)樣本不平衡問題。實(shí)驗(yàn)證明，在UCSD視網(wǎng)膜黃斑病變數(shù)據(jù)集上，提出的模型進(jìn)一步提高了黃斑病變的分類效果，分類準(zhǔn)確率達(dá)到了97.60%，能夠更加有效地輔助眼科醫(yī)生診斷黃斑病變，提高診療效率。

關(guān)鍵詞：光學(xué)相關(guān)斷層掃描；視網(wǎng)膜；黃斑；深度學(xué)習(xí)；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1673-5072（2023）03-0318-08

黃斑區(qū)是視網(wǎng)膜的一個重要區(qū)域，主要與視功能有關(guān)。視網(wǎng)膜黃斑病變嚴(yán)重?fù)p害中心視力，甚至致盲。因此在臨床工作中準(zhǔn)確識別黃斑病變類型，根據(jù)病變類型確定治療方案十分重要。最常見的視網(wǎng)膜病變有脈絡(luò)膜新生血管（Choroidal Neovascularization，CNV）、玻璃膜疣（DRUSEN）和糖尿病性黃斑水腫（Diabetic Macular Edema，DME）。光學(xué)相干斷層掃描（Optical Coherence Tomography，OCT）是一種非接觸、高分辨率層析和生物顯微鏡成像設(shè)備，可便捷無創(chuàng)地對眼底進(jìn)行成像，已成為眼科醫(yī)生診斷黃斑疾病的重要工具。然而黃斑病變特征不明顯，人工識別黃斑病變不僅耗時耗力，還易受主觀意識影響而導(dǎo)致判斷錯誤。近年來，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類技術(shù)已經(jīng)能夠?qū)D像進(jìn)行較準(zhǔn)確的分類，分類準(zhǔn)確率已經(jīng)不低于甚至超過人眼識別。因此，使用人工智能自動檢測黃斑病變類型，能夠輔助眼科醫(yī)生進(jìn)行臨床診斷，提高診療效率，減少誤診漏診。

近年來，人工智能已廣泛應(yīng)用于視網(wǎng)膜黃斑病變分類及分割當(dāng)中，主要分為兩類方法：傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法［1-3］和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法［4-8］。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法依賴于圖像預(yù)處理，使用特征描述子甚至人工進(jìn)行特征提取，分類結(jié)果往往不夠理想。而深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法通過對數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)可自動提取特征，性能往往優(yōu)于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。2017年，Lee等［9］基于私人視網(wǎng)膜OCT圖像數(shù)據(jù)集，利用VGG16模型對黃斑病變進(jìn)行分類，首次使用深度網(wǎng)絡(luò)模型將視網(wǎng)膜黃斑OCT圖像分類為正常黃斑（NORMAL）和年齡相關(guān)性黃斑變性。2018年，Kermany等［10］基于InceptionV3網(wǎng)絡(luò)模型，使用遷移學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)了對UCSD數(shù)據(jù)集的分類，總體準(zhǔn)確率達(dá)到了96.60%。2020年，張?zhí)砀５龋?1］使用深度可分離卷積構(gòu)建了RongheNet模型并對UCSD數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類，總體準(zhǔn)確率達(dá)到了97.00%。以上方法在黃斑病變分類上均取得了較好的結(jié)果，但仍有待提升之處：（1）許多模型參數(shù)量大，需要大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，訓(xùn)練時間長，對設(shè)備要求高，用一般設(shè)備較難訓(xùn)練；（2）不同黃斑病變種類的病變區(qū)域大小不一，DRUSEN的病變區(qū)域小，且樣本較少，分類準(zhǔn)確率有待提高。

本文針對以上兩點(diǎn)，以加州大學(xué)圣地亞哥分校廣州婦幼醫(yī)學(xué)中心提供的UCSD數(shù)據(jù)集［10］為研究對象，以準(zhǔn)確分類CNV、DRUSEN、DMEN和NORMAL為主要內(nèi)容展開研究，并做出如下貢獻(xiàn)：

1）基于多尺度融合機(jī)制建立了分類網(wǎng)絡(luò)，充分提取黃斑圖像特征，提升黃斑病變的分類準(zhǔn)確率。

2）加入通道注意力機(jī)制，消除冗余信息，加大對黃斑病變區(qū)域信息的關(guān)注，進(jìn)一步提升對黃斑病變分類的準(zhǔn)確率。

3）引入加權(quán)損失函數(shù)，解決UCSD數(shù)據(jù)集樣本不平衡問題，少樣本的特征得到更加充分的學(xué)習(xí)，提升了少樣本類別的召回率，降低了該病變類別的漏診率。

1 本文方法

GoogleNet模型［12-14］采用了Inception結(jié)構(gòu)，是2014年ILSVRC比賽中獲得冠軍的模型。Inception結(jié)構(gòu)增加了模型的寬度，融合不同尺度的特征，提取到更加豐富的特征，從而提升了網(wǎng)絡(luò)模型的性能。隨后對Inception結(jié)構(gòu)經(jīng)過多次改進(jìn)，分別發(fā)展出InceptionV1—V4。其中InceptionV3模型由5個不同的Inception模塊堆疊而成。針對黃斑病變區(qū)域大小不一的情況，本文通過堆疊InceptionV3中的2個Inception模塊構(gòu)成新的網(wǎng)絡(luò)模型，簡化InceptionV3網(wǎng)絡(luò)模型，并減少其參數(shù)量，使模型訓(xùn)練變得更容易的同時，能夠提取豐富的多尺度特征來學(xué)習(xí)不同大小的病變區(qū)域特征。針對黃斑病變OCT圖像的病變區(qū)域較小、冗余信息較多的問題，本文在簡化后的模型中加入通道注意力機(jī)制，消除大量冗余信息，進(jìn)一步提取更加關(guān)注病變區(qū)域的特征。由于UCSD數(shù)據(jù)集的樣本不平衡，少樣本的黃斑病變特征得不到充分學(xué)習(xí)，少樣本類別存在較大的漏診率，因此，在模型訓(xùn)練中加入加權(quán)損失函數(shù)，使得模型更加關(guān)注較少樣本量的類別，緩解數(shù)據(jù)不平衡問題帶來的弊端。改進(jìn)的分類網(wǎng)絡(luò)如圖1所示，由特征提取模塊與分類模塊組成，相較于InceptionV3，減少了網(wǎng)絡(luò)模型的深度與復(fù)雜度，同時增加了注意力機(jī)制。模型輸入是通道數(shù)為3，分辨率為224×224的黃斑病變OCT圖像。模型輸出是1×4的向量，分別代表4個類別的概率。

1.1 Inception模塊

在Inception模塊中，使用不同大小的卷積核對輸入特征圖進(jìn)行卷積操作，從而獲得帶有不同大小感受野的特征圖，并通過拼接這些特征圖來提取豐富的多尺度特征。InceptionV3中提出了5個不同的Inception模塊，結(jié)構(gòu)如圖2所示。本文主要使用其中兩種結(jié)構(gòu)：Inception A與Inception B。

不同的視網(wǎng)膜黃斑病變有著不同大小的病變區(qū)域以及不同的病變特征，傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法需要了解多個尺度的病變特征，從而正確分類視網(wǎng)膜黃斑病變種類。本文采用Inception結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)具有非線性特征，可增強(qiáng)模型的語義表達(dá)。其中，在Inception B中對卷積核進(jìn)行非對稱分解，進(jìn)一步減少模型參數(shù)，加快網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練速度。本文將單純由卷積與Inception結(jié)構(gòu)組成的模型稱作CNN_Inception。

1.2 Squeeze-and-Excitation 模塊

本文引入了Squeeze-and-Excitation（SE）模塊［15］。如圖3所示，該模塊的輸入維度為H×W×C，首先對特征圖X的每個通道進(jìn)行平均池化操作，獲得維度為1×1×C且?guī)в腥忠曇暗耐ǖ澜y(tǒng)計(jì)信息特征向量Zc。然后對該特征向量進(jìn)行兩次全連接操作和Sigmoid激活，獲得通道方向上的權(quán)重向量。最后將權(quán)重向量與輸入特征圖在通道方向相乘，獲得特征圖X′。經(jīng)過訓(xùn)練學(xué)習(xí)，權(quán)重向量代表了特征圖中每個通道的重要程度，故而SE模塊能夠增強(qiáng)有效通道的信息，抑制無效通道的信息。公式如下：

其中，Xc代表通道特征圖；W1與W2分別代表2次全連接操作的參數(shù)；Sigmoid（Δ） 與ReLu（Δ）分別代表2種不同的激活方式；Scale（Δ）代表通道上的乘積操作。

視網(wǎng)膜黃斑病變OCT圖像中，病變區(qū)域較小，非病變區(qū)域較大。利用卷積操作提取特征時，將所有區(qū)域中的信息壓縮成多個通道的特征圖，意味著一些通道特征中含有大量的冗余信息以及與病變特征關(guān)聯(lián)性不大的信息，在視網(wǎng)膜黃斑病變分類模型CNN_Inception中加入SE模塊，能夠加強(qiáng)有效信息特征，抑制與病變無關(guān)的特征，從而提升視網(wǎng)膜病變分類的性能。本文將該網(wǎng)絡(luò)模型稱作CNN_Inception_SE，整體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

1.3 分類加權(quán)損失函數(shù)

在UCSD視網(wǎng)膜OCT圖像中，4個類別中DRUSEN和DME的樣本較少，尤其是DRUSEN的樣本不足一萬張，該樣本的特征在模型訓(xùn)練中得不到充分學(xué)習(xí)，導(dǎo)致其召回率較低，會存在嚴(yán)重的漏診現(xiàn)象。對此，本文引入有效樣本加權(quán)損失函數(shù)［16］，定義如下：

其中c為樣本種類的數(shù)量，y為預(yù)測類別的概率，y′為標(biāo)簽類別，ni為類別i的訓(xùn)練樣本數(shù)量，β為超參數(shù)，L（Δ）為分類損失函數(shù)。本文分別選取β=0.999 9與β=0.999 99進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

2 實(shí)驗(yàn)與分析

實(shí)驗(yàn)電腦硬件配置為：雙核Intel（R） Xeon（R） CPU E5-2650 v4 @ 2.20GHz，內(nèi)存大小為64 GB，4塊Tesla P40顯卡，每張顯存24 GB。軟件系統(tǒng)配置為：Ubuntu 18.04LTS，CUDA 10.0，CUDNN 7.6，Python3.9編程語言，深度學(xué)習(xí)框架PyTorch。

2.1數(shù)據(jù)集

數(shù)據(jù)集為加利福尼亞大學(xué)圣地亞哥分校（UCSD）公開提供的視網(wǎng)膜 OCT 病變圖像，共3個版本，本文采用其最新版數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集與測試集，具體數(shù)量如表1所示，可以看出不同類別的樣本數(shù)量不平衡。

2.2 訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置

本文將數(shù)據(jù)集提供的訓(xùn)練集以8∶2的比例劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，利用驗(yàn)證集觀察模型訓(xùn)練情況，為調(diào)整超參數(shù)提供依據(jù)。數(shù)據(jù)集提供的測試集和訓(xùn)練集無任何交叉關(guān)系，本文用測試集測試模型分類性能。圖像在訓(xùn)練之前統(tǒng)一縮放為224×224，迭代的批量大小為32，訓(xùn)練階段使用Adam優(yōu)化器，初始學(xué)習(xí)率為0.000 01。訓(xùn)練過程中采用學(xué)習(xí)率衰減策略，若損失函數(shù)值累計(jì)3次未下降，學(xué)習(xí)率衰減一半。訓(xùn)練集與驗(yàn)證集的損失均在50個批次后收斂。

2.3 評價(jià)指標(biāo)

本文采用4種評價(jià)指標(biāo)來評價(jià)模型性能，分別為準(zhǔn)確率（Accuracy，Acc）、精確率（Precision，P）、召回率（Recall，R）、特異性（Specificity，S），在醫(yī)學(xué)方面，召回率用來評價(jià)病變類的漏診情況，特異性用來評價(jià)病變類的誤診情況。定義如下：

其中，TP表示將正樣本正確預(yù)測為正樣本的數(shù)量；TN表示將負(fù)樣本正確預(yù)測為負(fù)樣本的數(shù)量；FN表示將正樣本錯誤預(yù)測為負(fù)樣本的數(shù)量；FP表示將負(fù)樣本錯誤預(yù)測為正樣本的數(shù)量。

2.4 結(jié)果及分析

為驗(yàn)證本文模型的性能，本文針對測試集，將CNN_Inception、CNN_Inception_SE模型與其他經(jīng)典幾類模型進(jìn)行對比，損失函數(shù)統(tǒng)一選取未加權(quán)的交叉熵?fù)p失函數(shù)，對比指標(biāo)包括整體的準(zhǔn)確率，單類別的精確率、召回率與特異性，以及模型的參數(shù)大小，具體結(jié)果如表2所示。觀察表2可知：（1）本文提出的兩種模型的整體準(zhǔn)確率均高于其他經(jīng)典模型，CNN_Inception_SE模型的整體準(zhǔn)確率達(dá)到了96.80%，比VGG16模型的準(zhǔn)確率高出了2個百分點(diǎn)。（2）CNN_Inception_SE模型的多個指標(biāo)均優(yōu)于其他幾類經(jīng)典模型，甚至一些指標(biāo)達(dá)到了1。（3）兩種模型在參數(shù)大小上，均小于其他幾類經(jīng)典模型，分別為4.25 MB和4.32 MB。由此證明，本文所提出的模型在減少參數(shù)的前提下仍可提高該數(shù)據(jù)集的分類效果，也證明了Inception結(jié)構(gòu)與SE模塊結(jié)構(gòu)的有效性。

表2中的所有模型均能較好地識別CNV、DME與NORMAL，但均不能很好地識別DRUSEN。這是由于數(shù)據(jù)集中DRUSEN的樣本較少，其特征未得到充分訓(xùn)練。對此，本文將有效樣本加權(quán)引入至分類損失函數(shù)中，增大對DRUSEN樣本的關(guān)注。實(shí)驗(yàn)分別對交叉熵?fù)p失函數(shù)CE=－∑cli=1yi′lnyi+（1－yi′）ln（1－yi）和焦點(diǎn)損失函數(shù)FL=－∑cli=1（1－yi）γln（yi）進(jìn)行驗(yàn)證，其中，γ分別選取1.0，0.5，2.0進(jìn)行測試。

結(jié)果如表3所示，對于兩類分類損失函數(shù)，有效樣本加權(quán)的加入均明顯提高了DRUSEN的召回率，即DRUSEN的漏診情況得到緩解。在焦點(diǎn)損失函數(shù)中，β=0.999 99，γ=1.0時，整體準(zhǔn)確率最高，達(dá)到了97.60%，較不加權(quán)時提高了1.10%。除了DRUSEN的精確率與特異性及NORMAL的召回率有小幅度的下降，其余各項(xiàng)指標(biāo)均有所提高或者持平。其中，DRUSEN的召回率達(dá)到了93.20%，較不加權(quán)時提高了2.80%，CNV的特異性達(dá)到了97.33%，較不加權(quán)時提高了1.73%，有效樣本加權(quán)的加入降低了DRUSEN的漏診率與CNV的誤診率。

2.6 算法比較

為了進(jìn)一步驗(yàn)證CNN_Inception_SE模型的高性能，將該模型與多種具有代表性的用于黃斑病變分類的CNN模型作對比，對比結(jié)果如表4所示。文獻(xiàn)［10］在InceptionV3模型下使用遷移學(xué)習(xí)，將其他領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)用于輔助該任務(wù)的學(xué)習(xí)；文獻(xiàn)［11］用深度可分離卷積替換傳統(tǒng)的卷積構(gòu)建了RongheNet模型，并將該模型用于黃斑病變分類；文獻(xiàn)［21］通過訓(xùn)練AlexNet網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)黃斑病變自動分類；文獻(xiàn)［22］提出了一種可選擇卷積核的網(wǎng)絡(luò)模型，對多個尺度擴(kuò)張率的卷積核進(jìn)行自動選擇，由此利用不同感受野的特征信息實(shí)現(xiàn)對黃斑病變的自動識別；文獻(xiàn)［23］利用深層次的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型自動檢測黃斑病變類型。以上模型均獲得了較好的分類效果，但本文提出的模型的分類準(zhǔn)確率更高，證明本文所提的模型具有一定的先進(jìn)性。

3 結(jié) 論

本文提出了一種用于黃斑病變分類的改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。通過增加多尺度特征融合模塊，讓帶有不同感受野的特征圖進(jìn)行融合，提取出更加豐富的病變特征。同時通過增加注意力機(jī)制，有效抑制冗余信息，加大對病變區(qū)域特征的關(guān)注。最后通過引入有效樣本加權(quán)損失函數(shù)，充分學(xué)習(xí)較少樣本類別的病變特征，提高樣本較少的類別的分類準(zhǔn)確率，緩解了數(shù)據(jù)集樣本不平衡所帶來的問題。提出的模型有效解決了黃斑病變區(qū)域小和特征不明顯導(dǎo)致黃斑病變類型不易識別的問題，進(jìn)一步提高了黃斑病變的分類效果。該模型能夠?qū)崿F(xiàn)對黃斑病變類型的快速識別，在現(xiàn)實(shí)中可更加有效地輔助眼科醫(yī)生進(jìn)行黃斑病變診斷，進(jìn)一步推動了醫(yī)療診斷智能化。雖然本文在一定程度上降低了DRUSEN的漏診率，但與其他黃斑病變類別相比，漏檢率仍然相對較高。在未來的工作中，將進(jìn)一步針對DRUSEN的病變區(qū)域小、樣本少的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)具有更高分類性能的網(wǎng)絡(luò)模型。

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Abstract：Automatic recognition of retina macular diseases based on convolutional neural network can assist ophthalmologists in diagnosing macular diseases.An improved convolutional neural network model for macular diseases classification is proposed to solve the difficult problem of identifying the type of macular diseases caused by the small area and insignificant characteristics.Firstly，the multi-scale feature fusion module is added to splice the feature maps with different receptive fields and extract more abundant features of macular diseases；Secondly，the attention mechanism is embedded to effectively suppress redundant features and increase attention to the diseases area；Finally，the weighted loss based on effective number of samples is introduced to learn the pathological features of small sample categories for solving the problem of data sample imbalance.The experiment proves that the proposed model has further improved the classification effect of macular diseases on the UCSD dataset，and the classification accuracy rate has reached 97.60%.Therefore，the model improves the diagnosis and treatment efficiency by assisting ophthalmologists more effectively in diagnosing macular disease.

Keywords：Optical Coherence Tomography（OCT）；retina；macular；deep learning；convolutional neural network

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目（62176217）；西華師范大學(xué)科研創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)資金項(xiàng)目（KCXTD2022-3）

作者簡介：楊文意（1997—），女，碩士研究生，主要從事深度學(xué)習(xí)研究。

通信作者：鄭伯川（1974—），男，博士，教授，碩士生導(dǎo)師，主要從事機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視研究。E-mail：zhengbc@vip.163.com

引文格式：楊文意，陳雯，周蘭，等.一種用于黃斑病變分類的改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型［J］.西華師范大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2023，44（3）：318-325.