早产儿视网膜眼底图像的黄斑区及视盘检测开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

一、系统开发的背景及意义正常眼底主要由视盘，黄斑区和视网膜血管等部分组成。

视盘是视网膜血管的汇聚区，由视神经纤维组成；黄斑区是视网膜图像中的暗红色原斑，是视力最敏锐的部分，在这里出现任何病变都可能导致严重的视力损伤。

早产儿视网膜病变是因其未血管化的视网膜发生纤维血管瘤增生、收缩，并进一步引起牵拉性视网膜脱离和失明，一般是通过医生对视网膜眼底图像进行观察来诊断是否发生病变。

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

第一阶段：数据清洗，去除错误的图像和无法识别的图像，并随机抽样图像制作数据集；图像标注，使用labelme制作数据的标签，标出视盘和黄斑的位置（黄斑位置由专业医生标注），并制成csv表，方便后续数据的读取。

第二阶段：进行faster-rcnn模型的训练特征提取骨干网络主要使用resnet18，resnet34，resnet50，resnext50_32x4d, resnet101,resnext101_32x8d这几个backbone进行对照实验，虽然理论上深度越深，宽度越宽的神经网络模型的精度越高，但是不能保证在实际实验中对视网膜图像的特征提取也是如此。

根据参考文献[1]中单独检测视盘和黄斑比起同时检测，精度更高这一发现，计划之后进行消融实验，观察多任务和单任务之间的精度差距，为后续项目框架选择提供依据。