Diabetic retinopathy detection based on deep learning - Zago, Gabriel Tozatto (2019)
RESUMO: A detecção precoce de retinopatia diabética (RD) é essencial, pois o tratamento oportuno pode reduzir ou até impedir a perda da visão. Além disso, a localização automática das regiões da imagem da retina que podem conter lesões pode auxiliar os especialistas na tarefa de detecção da doença. Ao mesmo tempo, imagens de baixa qualidade não permitem um diagnóstico médico preciso e causam o inconveniente de o paciente ter de retornar ao centro médico para repetir o exame de fundo do olho. Nesta tese, argumentamos que é possível propor um sistema com base na avaliação da qualidade da imagem e na localização de lesões vermelhas para detectar automaticamente RD com desempenho semelhante ao de especialistas, considerando que uma segmentação aproximada é suficiente para produzir um marcador discriminante de uma lesão. Um sistema automático robusto é proposto para avaliar a qualidade das imagens de retina visando auxiliar os profissionais de saúde durante um exame de fundo de olho. Propomos uma rede neural convolucional (CNN) pré-treinada em imagens não médicas para extrair características gerais de imagem. Os pesos da CNN são ajustados através de um procedimento de ajuste fino, resultando em um classificador de bom desempenho ajustado com uma pequena quantidade de imagens rotuladas. Também projetamos um modelo de localização de lesões usando uma abordagem de aprendizado profundo baseada em regiões. Nosso objetivo é reduzir a complexidade do modelo e melhorar seu desempenho. Para esse fim, desenvolvemos um procedimento (incluindo dois modelos de redes neurais convolucionais) para selecionar as regiões utilizadas no treinamento, de modo que os exemplos desafiadores recebessem atenção especial durante o processo de treinamento. Usando anotações de região, uma predição de RD pode ser definida na imagem inicial, sem a necessidade de treinamento especial. Nossa abordagem baseada em região permite que o modelo seja treinado com apenas 28 imagens, resultando em desempenho semelhante a trabalhos que usaram mais de um milhão de imagens rotuladas. O desempenho da CNN para avaliação da qualidade foi medido através de dois bancos de dados publicamente disponíveis (DRIMDB e ELSA-Brasil) usando dois procedimentos diferentes: validação cruzada intra-banco de dados e inter-banco de dados. A CNN alcançou uma área sob a curvacar a cterística de operação do receptor(AUC) de 99,98% no DRIMDB e uma AUC de 98,56% no ELSA-Brasil no experimento inter-bancos (ou seja, com treinamento e testes não realizados no mesmo conjunto de dados). Esses resultados mostram a robustez do modelo proposto para vários dispositivos de aquisição de imagens sem a necessidade de adaptação especial, tornando-o um bom candidato para uso em cenários operacionais. O modelo de localização da lesão foi treinado no banco de dados de Retinopatia Diabética Padrão, Nível de Calibração 1 (DIARETDB1) e testado em vários bancos de dados (incluindo Messidor) sem qualquer adaptação adicional. Alcançou uma AUC de 0,912 -95%IC0,897-0,928 para a triagem de RD e uma sensibilidade de 0,940-95% CI 0,921-0,959. Esses valores são similares a outras abordagens do estado da arte. Os resultados sugerem que a hipótese da proposta é confirmada.