Classificação automatizada da retinopatia diabética e detecção de lesões com base no algoritmo modificado de detecção de objetos R‐FCN

Neste trabalho, desenvolvemos um sistema de triagem de imagens de retina auxiliado por computador que pode realizar a classificação automatizada da retinopatia diabética (DR) e a detecção de lesões de DR em imagens de fundo de retina. Propomos um método modificado de detecção de objetos para essa tarefa por meio de uma rede totalmente convolucional baseada em regiões (R‐FCN). Uma rede de pirâmide de características e uma rede de propostas de região modificada são aplicadas para melhorar a detecção de pequenos objetos. O modelo de classificação de DR baseado na R‐FCN modificada é avaliado no conjunto de dados Messidor e em imagens fornecidas pelo Hospital Eye de Xangai. Uma alta sensibilidade de 99,39% e uma especificidade de 99,93% são obtidas nos dados do hospital. Além disso, uma alta sensibilidade de 92,59% e uma especificidade de 96,20% são obtidas no conjunto de dados Messidor. O modelo de detecção de lesões R‐FCN modificado é validado no conjunto de dados do hospital e atinge uma precisão média de 92,15%. A R‐FCN proposta pode realizar eficazmente a classificação de DR e a detecção de lesões com alta precisão.