基于机器视觉的眼底病变辅助诊断1、眼科影像学在眼底病中的应用世界卫生组织公布的权威数据显示，中国已成为世界头号盲人大国，且存在高致盲风险的低视力人群数也位居全球第一。
据表明，面对总人数高达1.5亿之巨的盲人与存在视力问题的人群，平均每位眼科医生需要解决超过5000人的眼健康问题，几乎是一个“不可能完成”的任务。
存在着偏远地区缺少眼科专业医生，发达地区大型医院眼科医生供不应求的现状。
随着医学与现代科学的不断发展，医学影像学(Medical Imaging)就是众多与医学相关的新兴交叉学科之一，已广泛用于医学诊断领域，在临床应用中可为疾病的诊断提供大量科学和直观的依据，可配合临床的症状、化验等进行最终的准确病情诊断，也可很好地应用于治疗方面。
医学影像学是眼科疾病诊断的基础，可获取诊断和治疗所需的形态学、定性和定量的指标，其中，眼科影像学设备是眼科诊疗的关键。
眼科影像学诊断方法可分为：射线诊断(x线、CT和MRI等)、声像诊断(A超、B超、CDI和UBM)、眼底血管造影(FFA和ICGA)和光像诊断(角膜地形图、晶状体形状图和眼底地形图等)，见表1.表1 眼科影像学应用随着社会经济的迅速发展,生活水平的提高,生活模式的转变,以及人口老龄化的快速到来,全球糖尿病、高血压等病症的患病率和患者数正以惊人的速度增长。
以糖尿病为例，我国近20年来糖尿病患病率增长了10倍左右,根据世界银行亚太地区报告的预测,糖尿病将在下一个十年成为我国最流行的疾病。
糖尿病、高血压、高度近视患者都是患眼底病几率较大的人群。
糖尿病性视网膜病变、高血压导致的视网膜动脉硬化等属于眼底病变，都可能导致失明或视觉损伤。
眼底是指用肉眼无法窥见的眼球后段球组织，眼底疾病变包括了视网膜，脉络膜，视神经及玻璃体的炎症，肿瘤，各类血管的病变，各种变性疾病及多系统疾病引起的眼部病变。
不仅种类繁多，而且对视功能损害较大。
目前常见而又影响视功能的眼底疾病有糖尿病视网膜病变，老年性黄斑病变，视网膜静脉阻塞等等。
眼底疾病变常见于动脉硬汉，高血压，糖尿病，肾炎，贫血，流感，结核，高度近视，颅上位性病变等。
如果能够得到尽早的诊断和治疗，则可以有效的控制病情的发展；另一方面，通过对眼底病变的观察，可以辅助诊断其他疾病的发展。
常见的眼底病变影像诊断方式有：1、检眼镜。
目前常用的直接检眼镜检查方式，费时费力，一些瞳孔较小的患者需要进行散瞳，易引起眼压升高，不适用于高血压、青光眼等不适于进行散瞳检查的患者。
2、免散瞳眼底照相。
利用高感光原理,提高相机的感光度,使用较弱光线(瞳孔较大)对眼底进行照相，能够在短时间取得图像，如果不清晰，则可以通过现代技术手段降低误差，方便资料存储。
且成像清晰，能够看到更多细节，极缩短了诊断周期，并减轻了散瞳剂给患者带来的痛苦。
在控制质量上和二次取得图像方面，具有比较优势。
同时也能在小瞳孔的条件下，将眼底图像加以记录，防止胶片作为存储介质的缺点。
受试者能够取得良好依从性。
3、荧光素眼底血管制影。
是20世纪60年代兴起的眼科检查手段。
利用荧光素钠做为制影剂畴前臂静脉快速注入，当荧光素钠随血流进入眼底血管时，通过一组滤色片的眼底摄影机，持续拍摄眼底血管外染料轮回时接收激发光线发射出的荧光形态，以察看视网膜动态轮回的过程，从而得以体会眼底血管的微细结构和微轮回的变化，为诸多眼底病的发病机理、诊断、医治和预后评估供给按照。
但不适应于患严重心、肝、肾疾病者或对药物有过敏史者、孕妇。
作为近视、糖尿病、高血压等健康疾病的多发国家，目前眼底病患数量日益增大而医疗力量不足的现状，国家医改政策趋向于将病人留在社区，常见病、多发病、慢性病、眼科需接受分级治疗。
而社区的眼科医疗队伍更是严重缺乏。
如果能用人工智能辅助进行眼底照相图像筛选，对于合理国医改越眼底照相设备对于提高效率和整体治疗水平至关重要。
2、国外眼底病变辅助诊断研究的现状及存在的问题2.1国机器智能眼底病变辅助诊断研究现状目前国从事眼底病研究的单位主要是相关研究所及一些高校和与一些高校合作的公司，研究容与糖尿病和青光眼等疾病相关的居多，下面主要介绍一下对糖尿病视网膜病变的研究。
糖尿病视网膜病变(Diabetic Retinopathy , 简称DR)，发生在糖尿病损伤视网膜部的微小血管时，这种微小的血管会在视网膜上渗出血液和液体，形成微脉瘤、出血、硬性渗出物、棉花斑和静脉环等特征。
DR可广泛分为非增殖性糖尿病视网膜病变（NPDR）和增殖性糖尿病视网膜病变（PDR）。
此外，糖尿病视网膜病变也是糖尿病最常见的微血管并发症之一，一般可以分为亮病变和暗病变，亮病变包括硬溢出物和絮状体，暗病变包括微脉瘤和出血。
86%的1型糖尿病失明患者及约1/3的2型糖尿病失明患者因DR致盲,是成人失明的重要原因 ,在发达国家DR已成为其研究的首要容。
随着糖尿病患者数量急剧增多,因DR致盲和视力下降的患者日益增多。
现在医学上多采用眼底荧光血管造影检查的方法，由相关医学专家观察鉴定后给患者的情况下结论，在互联网+发展迅速的今天，视觉和听觉方面的医学病例研究越来越多的被注入了互联网的基因（特别是机器学习方面的因素）。
临床医学研究表明：糖尿病性眼病的早期病变可通过视网膜和细微视神经组织结构的医学图像信息具体相关描述如下：①2013 大学东波教授等人，在省科技厅计划项目“糖尿病性视网膜眼底图像早期病变检测关键技术研究”中，运用 Gabor 滤波并结合边缘抑制技术、多尺度和多滞后阈值等相关技术分割提取精细的血管结构；并运用多尺度匹配滤波和背景估计等相关技术对眼底病变中的微脉瘤检测，达到了40.9%的准确率。
（根据微脉瘤的视觉可观察性，可将其划分为四类：微弱的、常规的、显著的、邻近血管的，其中微弱的和邻近血管的微脉瘤往往很难被正确检测，根据相关材料在RetinopathyOnline Challenge上当时最好的检测结果为40%。
）②2008 交通大学研究生林蔚在指导老师继武的指导下，提出了基于K近邻图区域合并的视网膜硬性渗出自动检测研究算法。
同样是采用了眼底图像增强技术进行预处理，然后根据灰度、颜色、对比度等方面的特征进行提取和分类。
③2013 航空航天大学高玮玮等人，为寻求满足临床需求的硬性渗出自动检测方法,从而构建出基于眼底图像的糖尿病视网膜病变自动筛查系统,在利用Otsu阈值分割结合数学形态学快速提取出视盘的基础上,提出了两种硬性渗出自动检测方法(基于数学形态学的硬性渗出自动检测方法和基于RBF神经网络的硬性渗出自动检测方法),在此基础上还提出要采用后续处理以进一步提高检测精度,还就检测结果进行了比较。
与其他硬性渗出自动检测方法相比,这两种方法在保证较高检测精度的基础上,效率也较高;在这两种方法之间,基于数学形态学的方法精度更高,基于RBF神经网络的方法效率更高;结合临床对硬性渗出自动检测快速、可靠性的要求,得出基于RBF神经网络的方法作为糖尿病视网膜病变自动筛查系统中的硬性渗出自动检测方法性能更优。
④2014 大学燕红等人，提出基于SVM的眼底图像硬性渗出检测，对眼底图像进行数学形态学结合阈值方法的粗分割,得到硬性渗出的候选区域;然后在候选区域上提取特征,并在特征提取中引入调幅-调频(AM-FM)特征;接着用SVM分类出HEs（Hard Exudates 硬性渗出）和非HEs。
在公开的糖尿病视网膜病变图像库DIARETDB1上进行实验,结果敏感性为91.1%,特异性为94.7%。
表明该方法可对HEs进行可靠检测。
⑤2016华侨大学硕士杜雨峰在凌朝东教授的指导下，做了基于眼底图像的糖尿病视网膜病变检测系统的研究。
他们在文章中提出要开发一套便携式眼底病变诊断设备，使患者在视力受到损伤之前进行定期的眼底检查，这在及早发现和及时治疗方面将发挥关键的作用，同时也能帮助数百万处在医疗服务较差的地区的人们。
文章中他们提出：“由于受眼底图片质量的影响，大部分的实验正确率会很低”，也因此提出了增强眼底图片质量的方法：对眼底图像进行HSI空间转换，在强度空间中值滤波后运用对比度受限直方图均衡技术进一步增强图像质量。
接下来再将预处理好的眼底图像转换到色域更宽的lab空间，利用快速K均值聚类算法进行粗分割，然后利用SVM向量机对粗分候选区域进行硬性渗出（可能是高血压所导致的局部血管渗出，极有可能会损伤视力）提取。
2.2国外机器智能眼底病变辅助诊断研究现状由于各种因素的影响，国外科技发展进度一直处于领先状态，在眼底病研究方面，早在1996年，Gardner等人利用神经网络Back Propagation，BP）自动检测出了硬性渗出（Hard Exudates，HEs）；之后Walter 等人通过数学形态学对渗出物轮廓进行检测，然而作者忽视了渗出物边界产生的一些错误，而且没有从絮状物中分离出渗出物；后来，Niemeijer M 等人直接从彩色图像中分离渗出物、絮状斑和脉络膜玻璃疣；再后来，Sopharak A 等人采用Fuzzy C-Means 聚类算法对视网膜病变病人的免散瞳低对比度数字图像进行渗出物自动检测；最后，L.Giancardo 等人提出基于Kirsch边缘检测算子和稳态小波的分析方法，在数据集DMED 中对硬性渗出进行分离，并在通用数据集上进行测试取得了良好的检测效果。
当然各种新的方法也在陆续的提出，在这里就不一一赘述了。
下面是最近几年国外有关学者做的相关研究：①2008 新加坡南洋理工大学Acharya和Lim等人，根据糖尿病视网膜病变的各种特性，采用形态学图像处理技术和支持向量机（SVM）技术对糖尿病患者定期视网膜检查自动检测进行了相关的研究。
他们对331幅眼底图像进行分类，并得到了五种分类结果：正常视网膜，轻度非增殖性糖尿病视网膜病变，中度非增生性糖尿病视网膜病变，严重非增殖性糖尿病视网膜病变和增殖性糖尿病视网膜病变。
并使用图像处理技术从原始图像中提取出了血管、微量血液、渗出物和出血这四个特征，将这些特征传输SVM分类器进行分类，并达到了85%的准确率，82％以上的敏感度和86％的特异性（敏感度是实际有病而且被正确诊断出来的概率，特异性就是实际没病而且被正确诊断的概率，即敏感度高=漏诊率底，特异性高=误诊率低）。
试验中他们对分类器（朴素贝叶斯分类器，Mahalanobis和k-最邻近分类器）进行了比较发现Mahalanobis分类效果最佳。
②2011 在糖尿病科学与技术杂志上Jayanthi Sivaswamy和Gopal Datt Joshi博士基于大多数糖尿病患者不能接受定期眼科护理，通常在部分视力丧失发作后诊断的原因，提出并开发了一种基于web采集、分类糖尿病患者眼底病变图像的系统，预筛选系统来检查患者的眼底图像，并将有视网膜病变的患者信息转交给专家并反馈给患者，这样在很大程度上解决了专家稀缺的情况，而且它为初级保健者提供了一种低成本、有效且易于使用的筛选解决方案。