[论文解读] Early Prediction and Diagnosis of Retinoblastoma Using Deep Learning Techniques

C. Anand Deva Durai, T Jemima Jebaseeli+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 13, 2021

Retinal Imaging and Analysis被引用 9

一句话总结

本研究提出了一种基于眼底图像的深度学习框架，用于视网膜母细胞瘤的早期检测与分期，采用三阶段流程：通过基于线性预测决策的中值滤波器（LPDMF）进行降噪，利用卷积神经网络（CNN）进行肿瘤分割，以及分类以识别肿瘤分期。该方法可实现早期诊断，改善预后并减少儿童患者的视力损伤。

ABSTRACT

Retinoblastoma is the most prominent childhood primary intraocular malignancy that impacts the vision of children and adults worldwide. In contrasting and comparing with adults it is uveal melanoma. It is an aggressive tumor that can fill and destroy the eye and the surrounding structures. Therefore early detection of retinoblastoma in childhood is the key. The major impact of the research is to identify the tumor cells in the retina. Also is to find out the stages of the tumor and its corresponding group. The proposed systems assist the ophthalmologists for accurate prediction and diagnosis of retinoblastoma cancer disease at the earliest. The contribution of the proposed approach is to save the life of infants and the grown-up children from vision impairment. The proposed methodology consists of three phases namely, preprocessing, segmentation, and classification. Initially, the fundus images are preprocessed using the Liner Predictive Decision based Median Filter (LPDMF). It removes the noise introduced in the image due to illumination while capturing or scanning the eye of the patients. The preprocessed images are segmented using the Convolutional Neural Network (CNN) to distinguish the foreground tumor cells from the background.

研究动机与目标

• 实现儿童视网膜母细胞瘤的早期预测与诊断，以预防视力丧失并提高生存率。
• 在成像噪声和光照不良的背景下，准确识别眼底图像中的肿瘤细胞。
• 利用深度学习对视网膜母细胞瘤肿瘤进行分期与分组，以支持临床决策。
• 通过提供自动化、实时的筛查工具，减少对晚期诊断的依赖，供眼科医生使用。
• 开发一个稳健的端到端系统，提升诊断准确性并支持及时干预。

提出的方法

• 使用基于线性预测决策的中值滤波器（LPDMF）对眼底图像进行预处理，以抑制图像采集过程中因光照不均引起的噪声。
• 应用卷积神经网络（CNN）对视网膜背景中的肿瘤区域进行精确分割。
• 将分割出的肿瘤区域作为输入，输入至分类模型，以确定肿瘤的分期与分组。
• 将预处理、分割与分类三个阶段整合为一个统一的深度学习流程，实现自动化诊断。
• 利用深度学习提升检测准确性，并减少早期视网膜母细胞瘤识别中的假阳性结果。
• 设计该系统，以在临床环境中为眼科医生提供实时、可靠的诊断辅助支持。

实验结果

研究问题

• RQ1 基于深度学习的系统是否能有效在眼底图像中实现视网膜母细胞瘤的早期检测，即在临床症状变得严重之前？
• RQ2 所提出的方法在噪声眼底图像中对肿瘤细胞与正常视网膜组织的分割精度如何？
• RQ3 使用LPDMF预处理在多大程度上提升了后续基于CNN的分割与分类性能？
• RQ4 该系统是否能可靠地将视网膜母细胞瘤分类为不同的分期与分组，以指导临床治疗？
• RQ5 与传统诊断方法相比，所提出的流程在速度、准确性与临床实用性方面表现如何？

主要发现

• 所提出的系统通过LPDMF滤波器成功降低了眼底图像中的噪声，提升了后续分析的图像质量。
• 基于CNN的分割方法能高效地将肿瘤区域与视网膜背景分离，且精度较高。
• 分类模块能够准确确定肿瘤的分期与分组，支持临床决策。
• 将预处理、分割与分类整合为单一流程，提升了诊断的可靠性与自动化水平。
• 该框架展现出支持早期诊断的潜力，从而降低视力丧失风险并改善患者预后。
• 该方法为眼科医生提供了一种可扩展的自动化解决方案，可比传统方法更早发现视网膜母细胞瘤。