深度学习方法在糖尿病视网膜病变诊断中的应用

深度学习可以有效提取图像隐含特征,在医学影像识别方面的应用快速发展. 由于糖尿病视网膜病变(Diabetic retinopathy, DR)诊断标准明确、分类体系成熟,应用深度学习诊断糖尿病视网膜病变近年来成为研究热点. 本文从深度学习方法在DR诊断中的最新研究进展、DR诊断的一般流程、公共数据集、医学影像标注方法、主要实现模型、面临的主要挑战几方面, 对深度学习方法在糖尿病视网膜病变诊断中的应用进行了详细综述, 便于更多机器视觉、尤其是深度学习医学影像的研究者们参照对比,加快该领域研究的成熟度和临床落地应用.     

基于监督学习的单幅图像深度估计综述

单幅图像深度估计是三维重建中基于图像获取场景深度的重要技术,也是计算机视觉中的经典问题,近年来,基于监督学习的单幅图像深度估计发展迅速.文中介绍了基于监督学习的单幅图像深度估计及其模型和优化方法;分析了现有的参数学习、非参数学习、深度学习3类方法及每类方法的国内外研究现状及优缺点;最后对基于监督学习的单幅图像深度估计进行总结,得出了深度学习框架下的单幅图像深度估计是未来研究的发展趋势和重点.     

深度学习在视网膜血管分割上的研究进展

视网膜血管分割得到的视网膜特征可以用于辅助糖尿病视网膜病变等眼病的诊断.近年来基于深度学习的血管自动分割算法以自动提取图像特征、精度高、速度快的这些优点吸引了大量研究.对近年基于深度学习的视网膜血管分割研究进行回顾,包括常见的眼底图像数据库、常用的数据增强、图像预处理、图像切片的操作.从网络架构的角度将近期的深度学习血管分割算法归类为级联结构神经网络、多路径神经网络、多尺度神经网络,并对网络进行介绍、对比、性能分析、复杂度分析、缺点分析.同时对于神经网络现实部署的研究也进行了介绍.结果表明,现有眼底图像数据库的数据量还较少,数据增强和图像预处理较多使用方法分别为水平竖直翻转和图像灰度化.从现有研究达到的性能上看,级联结构和多路径的神经网络较为适合视网膜血管的分割;从现有的复杂度来看,部分模型的推断时间可以达到毫秒级,计算消耗可以达到兆以下;从现有算法的缺点看,某个算法只能解决部分现有挑战.在移动设备硬件资源限制的情况下,轻量级的神经网络是一个值得探索的方向.     

深度学习在糖尿病视网膜病变分类领域的研究进展

糖尿病视网膜病变是导致糖尿病患者视力受损的主要原因之一,早期的分类诊断对于病情的治疗与控制具有重要意义。深度学习方法能够自动提取视网膜病变的特征并进行分类,因此成为糖尿病视网膜病变分类的重要工具。介绍常用的糖尿病视网膜病变数据集及评价指标,总结了深度学习在糖尿病视网膜病变二分类中的应用;综述了不同的经典深度学习模型在糖尿病视网膜病变严重程度分类中的应用,重点阐述卷积神经网络的分类诊断方法,并对不同方法进行综合对比分析;最后讨论该领域面临的挑战,并对未来发展方向进行了展望。     

基于深度学习的图像语义分割方法综述

近年来,深度学习技术已经广泛应用到图像语义分割领域.主要对基于深度学习的图像语义分割的经典方法与研究现状进行分类、梳理和总结.根据分割特点和处理粒度的不同,将基于深度学习的图像语义分割方法分为基于区域分类的图像语义分割方法和基于像素分类的图像语义分割方法.把基于像素分类的图像语义分割方法进一步细分为全监督学习图像语义分割方法和弱监督学习图像语义分割方法.对每类方法的代表性算法进行了分析介绍,并详细总结了每类方法的基本思想和优缺点,系统地阐述了深度学习对图像语义分割领域的贡献.对图像语义分割相关实验进行了分析对比,并介绍了图像语义分割实验中常用公共数据集和性能评价指标.最后,预测并分析总结了该领域未来可能的研究方向及相应的发展趋势.     

基于深度学习的单目深度估计方法综述

深度估计是一种从单张或者多张图像预测场景深度信息的技术,是计算机视觉领域非常热门的研究方向,在三维重建、场景理解、环境感知等任务中起到了关键作用.当前深度估计技术可以分为多目深度估计和单目深度估计.因为单目摄像头具有成本低、设备较普及、图像获取方便等优点,与多目深度估计技术相比,从单目图像估计深度信息是当前更为热门和更具挑战的技术.近年来,随着深度学习的迅速发展,基于深度学习的单目深度估计方法被广泛研究.本文对基于深度估计的单目深度估计方法进行综述,首先给出单目深度估计问题的定义、介绍常用于训练的数据集与模型评价指标,然后根据不同的训练方式对国内外相关技术进行分析总结,将现有方法分为基于监督学习、无监督学习和半监督学习三大类,对每种类型方法的产生思路、优缺点进行详细分析,最后梳理、总结该技术的发展趋势与关键技术.     

基于深度学习的医学图像配准技术研究进展

医学图像配准技术对于病灶检测、临床诊断、手术规划,疗效评估等有着广泛的应用价值。系统性地总结了基于深度学习的配准算法,从深度迭代、全监督、弱监督到无监督学习的研究发展趋势,分析了各种方法的优势与局限。总体来看,无论是对数据的要求、配准精度,还是计算效率,无监督学习因其不依赖金标准和解剖标签,采用端到端的网络配准框架就可以自动执行需要的任务等优势成为研究的主流方向。然而,基于无监督学习的医学图像配准方法在医学图像领域的可解释性、跨模态多样性和可重复可扩展性方面同样面临着一些研究难点和挑战,这为将来实现更精准的医学图像配准方法指明了研究方向。     

深度学习在糖尿病视网膜病变分级中的应用

近年来,糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy, DR)成为全球失明人口增加的主要原因,早期的DR严重程度分级对防止DR患者视力丧失尤为重要.由于糖尿病患者数量的逐年上升, DR分级的需求量也不断增加,然而传统的人工分级不能满足日益增长的需求,且人工分级耗时费力.深度学习技术的发展,为DR检测和分级提供了高效率且更可靠的手段.虽然,目前的DR二元检测已经取得十分好的效果,然而由于糖尿病视网膜病变的复杂性和病变程度之间的差距细微, DR严重程度分级仍然是一个具有挑战性的问题.本文对近年来涌现的DR分级方法进行了研究和总结:介绍了基于VGG、InceptionNet、ResNet、EfficientNet、DenseNet、CapsNet模型的6种深度学习分级方法;并介绍了基于多网络融合的DR分级方法;最后对基于深度学习的DR分级方法的研究趋势进行总结和展望.     

糖尿病性视网膜图像的深度学习分类方法

目的 糖尿病性视网膜病变（DR）是目前比较严重的一种致盲眼病,因此,对糖尿病性视网膜病理图像的自动分类具有重要的临床应用价值。基于人工分类视网膜图像的方法存在判别性特征提取困难、分类性能差、耗时费力且很难得到客观统一的医疗诊断等问题,为此,提出一种基于卷积神经网络和分类器的视网膜病理图像自动分类系统。方法 首先,结合现有的视网膜图像的特点,对图像进行去噪、数据扩增、归一化等预处理操作;其次,在AlexNet网络的基础上,在网络的每一个卷积层和全连接层前引入一个批归一化层,得到一个网络层次更复杂的深度卷积神经网络BNnet。BNnet网络用于视网膜图像的特征提取网络,对其训练时采用迁移学习的策略利用ILSVRC2012数据集对BNnet网络进行预训练,再将训练得到的模型迁移到视网膜图像上再学习,提取用于视网膜分类的深度特征;最后,将提取的特征输入一个由全连接层组成的深度分类器将视网膜图像分为正常的视网膜图像、轻微病变的视网膜图像、中度病变的视网膜图像等5类。结果 实验结果表明,本文方法的分类准确率可达0.93,优于传统的直接训练方法,且具有较好的鲁棒性和泛化性。结论 本文提出的视网膜病理图像分类框架有效地避免了人工特征提取和图像分类的局限性,同时也解决了样本数据不足而导致的过拟合问题。     

基于深度学习的遥感图像目标检测技术研究进展

目标检测是遥感图像信息提取领域中的研究热点之一,具有广泛的应用前景。近些年来,深度学习在计算机视觉领域的发展为海量遥感图像信息提取提供了强大的技术支撑,使得遥感图像目标检测的精确度和效率均得到了很大提升。然而,由于遥感图像目标具有多尺度、多种旋转角度、场景复杂等特点,在高质量标记样本有限的情况下,深度学习在遥感图像目标检测应用中仍面临巨大挑战。从尺度不变性、旋转不变性、复杂背景干扰、样本量少和多波段数据检测5个角度出发,总结了近几年基于深度学习的遥感图像目标检测方法。此外,对典型遥感图像目标的检测难点和方法进行分析和总结,并对公开的遥感图像目标检测数据集进行概述。最后阐述了遥感图像目标检测研究的未来趋势。     

老年人跌倒检测算法的研究现状

近些年,老年人的健康问题越来越受到重视,跌倒作为影响老年人健康安全问题的主要原因之一,其研究热度一直居高不下,高质量的跌倒检测算法层出不穷.总结了跌倒检测的研究意义和现有的热门研究方法,分别从单一算法和混合算法的角度概述基于阈值、机器学习与深度学习三个方面的跌倒检测算法,介绍各算法的检测方式、判定方式、总体性能和各类单...     

Machine Learning for Cataract Classification/Grading on Ophthalmic Imaging Modalities: A Survey

Cataracts are the leading cause of visual impairment and blindness globally. Over the years, researchers have achieved significant progress in developing state-of-the-art machine learning techniques for automatic cataract classification and grading, aiming to prevent cataracts early and improve clinicians’ diagnosis efficiency. This survey provides a comprehensive survey of recent advances in machine learning techniques for cataract classification/grading based on ophthalmic images. We summarize existing literature from two research directions: conventional machine learning methods and deep learning methods. This survey also provides insights into existing works of both merits and limitations. In addition, we discuss several challenges of automatic cataract classification/grading based on machine learning techniques and present possible solutions to these challenges for future research.

     

基于自编码器的网络异常检测研究综述

网络入侵检测技术是指对危害计算机系统安全的行为进行检测的方法,它是计算机网络安全领域中的必不可少的防御机制。目前,基于有监督学习的网络异常入侵检测技术具有较高的效率和准确率,该类方法获得了广泛关注,取得了大量的研究成果。但是这类方法需要借助大量标注样本进行模型训练。为减少对标注样本依赖,基于无监督学习或半监督学习的网络入侵检测技术被提出,并逐渐成为该领域的研究热点。其中,基于自编码器的网络异常检测技术是这方面技术的典型代表。该文首先介绍了各类自编码器的基本原理、模型结构、损失函数和训练方法。然后在此基础上将其分为基于阈值和基于分类的方法。其中,基于阈值的方法用又可分为基于重构误差和基于重构概率两类。合适的阈值对异常检测技术的成败至关重要,该文介绍了三种阈值的计算方法。接着对比分析了多个代表性研究工作的方法、性能及创新点,最后对该研究中存在的问题做了介绍,并对未来的研究方向做了展望。     

SAR图像建筑物目标检测研究综述

面对日益剧增的城市建筑物,合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像的建筑物检测作为SAR图像解译的一个分支逐渐成为一项重要的研究课题.对现有的研究方法进行了分类,从基于传统方法的建筑物检测和基于深度学习的建筑物检测两方面入手,对现有SAR图像的建筑物目标检测算法进行了梳理.简述了SA...     

基于深度学习的图像边缘检测算法综述

边缘检测是将图像中的突变的重要信息提取出来的过程，是计算机视觉领域研究热点，也是图像分割、目标检测与识别等多种中高层视觉任务的基础。近几年来，针对边缘轮廓线过粗以及检测精度不高等问题，业内提出了谱聚类、多尺度融合、跨层融合等基于深度学习的边缘检测算法。为了使更多研究者了解边缘检测的研究现状，首先，介绍了传统边缘检测的实现理论及方法；然后，总结了近年来基于深度学习的主要边缘检测方法，并依据实现技术对这些方法进行了分类，对其涉及的关键技术进行分析，发现对多尺度多层次融合与损失函数的选择是重要的研究方向。通过评价指标对各类方法进行了比较，可知边缘检测算法在伯克利大学数据集（BSDS500）上的最优数据集规模（ODS）经过多年研究从0.598提高到了0.828，接近人类视觉水平。最后，展示了边缘检测算法研究的发展方向。     

违禁品X光图像检测技术应用研究进展综述

X光图像在安检中应用十分广泛,目前大部分安检工作还要依靠人工完成,但X光安检巨大的工作量和工作强度使自动安检成为必然趋势。如何根据X光图像自动检测其中物体成为研究热点。随着基于深度学习技术的目标检测取得巨大进展,在X光图像违禁品检测中也大量应用深度学习模型进行研究并获得大量成果。为全面、详细总结现有研究,首先介绍X光成像特点、X光图像检测的传统方法以及基于深度学习的方法,然后对比传统方法与深度学习方法的检测效果并分析现有自动安检研究进展,最后指出未来值得关注的研究方向,以期给X光图像违禁品检测的研究提供参考。     

人机对话系统中意图识别方法综述

口语理解是人机对话系统的重要组成部分,而意图识别是口语理解中的一个子任务,而且至关重要。意图识别的准确性直接关系到语义槽填充的性能并且有助于后续对话系统的研究。考虑到人机对话系统中意图识别的困难,传统的机器学习方法无法理解用户话语的深层语义信息,主要对近些年应用在意图识别研究方面的深度学习方法进行分析、比较和总结,进一步思考如何将深度学习模型应用到多意图识别任务中,从而推动基于深度神经网络的多意图识别方法的研究。     

基于深度学习的图像边缘检测算法综述

边缘检测是将图像中的突变的重要信息提取出来的过程，是计算机视觉领域研究热点，也是图像分割、目标检测与识别等多种中高层视觉任务的基础。近几年来，针对边缘轮廓线过粗以及检测精度不高等问题，业内提出了谱聚类、多尺度融合、跨层融合等基于深度学习的边缘检测算法。为了使更多研究者了解边缘检测的研究现状，首先，介绍了传统边缘检测的实现理论及方法；然后，总结了近年来基于深度学习的主要边缘检测方法，并依据实现技术对这些方法进行了分类，对其涉及的关键技术进行分析，发现对多尺度多层次融合与损失函数的选择是重要的研究方向。通过评价指标对各类方法进行了比较，可知边缘检测算法在伯克利大学数据集（BSDS500）上的最优数据集规模（ODS）经过多年研究从0.598提高到了0.828，接近人类视觉水平。最后，展示了边缘检测算法研究的发展方向。     

DeepAM: a heterogeneous deep learning framework for intelligent malware detection

With computers and the Internet being essential in everyday life, malware poses serious and evolving threats to their security, making the detection of malware of utmost concern. Accordingly, there have been many researches on intelligent malware detection by applying data mining and machine learning techniques. Though great results have been achieved with these methods, most of them are built on shallow learning architectures. Due to its superior ability in feature learning through multilayer deep architecture, deep learning is starting to be leveraged in industrial and academic research for different applications. In this paper, based on the Windows application programming interface calls extracted from the portable executable files, we study how a deep learning architecture can be designed for intelligent malware detection. We propose a heterogeneous deep learning framework composed of an AutoEncoder stacked up with multilayer restricted Boltzmann machines and a layer of associative memory to detect newly unknown malware. The proposed deep learning model performs as a greedy layer-wise training operation for unsupervised feature learning, followed by supervised parameter fine-tuning. Different from the existing works which only made use of the files with class labels (either malicious or benign) during the training phase, we utilize both labeled and unlabeled file samples to pre-train multiple layers in the heterogeneous deep learning framework from bottom to up for feature learning. A comprehensive experimental study on a real and large file collection from Comodo Cloud Security Center is performed to compare various malware detection approaches. Promising experimental results demonstrate that our proposed deep learning framework can further improve the overall performance in malware detection compared with traditional shallow learning methods, deep learning methods with homogeneous framework, and other existing anti-malware scanners. The proposed heterogeneous deep learning framework can also be readily applied to other malware detection tasks.