【摘 要】
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近年来口腔健康受到越来越多的关注,口腔白斑、口腔扁平苔藓、口腔癌症和复发性口腔溃疡属于典型的口腔黏膜性疾病。口腔白斑和口腔扁平苔藓属于癌前病变,存在转变为口腔癌症的机率,复发性口腔溃疡若长久不愈也存在恶变的可能,因此及时诊断治疗十分重要。目前口腔黏膜性疾病的识别主要依靠医生的临床经验进行主观判断,该方法导致识别的准确率低、医生的工作量大。针对以上问题,本文旨在研究基于深度学习的口腔医学图像识别技术
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近年来口腔健康受到越来越多的关注,口腔白斑、口腔扁平苔藓、口腔癌症和复发性口腔溃疡属于典型的口腔黏膜性疾病。口腔白斑和口腔扁平苔藓属于癌前病变,存在转变为口腔癌症的机率,复发性口腔溃疡若长久不愈也存在恶变的可能,因此及时诊断治疗十分重要。目前口腔黏膜性疾病的识别主要依靠医生的临床经验进行主观判断,该方法导致识别的准确率低、医生的工作量大。针对以上问题,本文旨在研究基于深度学习的口腔医学图像识别技术,具体研究内容如下:首先,针对口腔疾病数据集数量较少、识别准确率低的问题,使用多种数据增强算法进行数据扩增,提出基于迁移学习和Efficient Net的口腔疾病图像识别算法。网络整体结构基于Efficient Net B0网络;使用Focal Loss作为损失函数,模型进行两次迁移学习,将在Image Net上训练的参数先迁移至ISIC2018皮肤数据集上,训练完成后将参数保存,再迁移至口腔数据集中;优化微调策略,用Adam结合SGD优化算法共同微调网络模型,使网络的整体稳定性和泛化能力提升,网络的识别准确率增加。其次,为进一步提升模型的识别准确率,提出一种基于多层次特征融合的口腔黏膜性疾病识别方法。使用Efficient Net模型做深层特征的提取,使用HSV,方向梯度直方图（histogram of oriented gradient,HOG）和灰度共生矩阵（gray-level co-occurrence matrix,GLCM）分别提取口腔疾病的颜色、形状以及纹理的浅层特征,利用随机森林（random forest,RF）算法进行特征选择,选取与目标值关系更大的特征,降低特征的维度,避免模型过拟合,采用支持向量机（support vector machine,SVM）等传统分类器进行最终的分类识别,再次提升口腔疾病的识别准确率。最后,将所提深度学习算法与口腔黏膜性疾病的实际诊断场景结合,基于Py Qt和Opencv开发可视化GUI界面,将训练完成的卷积神经网络模型与界面结合。根据医生诊断时的具体需求,设计功能完善的口腔黏膜疾病诊断软件。软件包括疾病诊断功能,对输入的口腔疾病图片进行诊断;图像裁剪功能,提取口腔黏膜性疾病图像的感兴趣区域,提高诊断的准确性;图像缩放和平移功能,方便口腔医生查看图片的细节;以及图像对比度功能,让图像的颜色变化更加明显,便于医生定位出病灶位置。研究结果表明,所提算法可以有效解决口腔疾病识别中误判多、准确率低等问题。同时该方法能达到准确率92.89%、灵敏度89.91%、特异性96.06%以及AUC值0.9809。开发的口腔黏膜性疾病软件能辅助医生进行诊断,快速定位口腔病灶位置,提高了医生的工作效率和准确率,加快了患者的治疗进度,降低了疾病带来的经济损失。
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