多特征尺度融合改进Faster-RCNN视网膜微动脉瘤自动检测算法

视网膜微动脉瘤的检测对于早期发现糖尿病视网膜病变等重要疾病至关重要，但该病灶尺寸相对较小，属于眼底图像中的微小目标，现有的微动脉瘤检测算法难以实现该病灶的精准检测，为此提出了基于多特征尺度融合的改进Faster-RCNN微动脉瘤自动检测算法。该算法在Faster-RCNN网络模型的基础上，首先采用多特征尺度融合对特征提取网络与RPN结构进行改进以提高网络对于微小目标特征的利用；然后，通过感兴趣区域齐平池化以消除感兴趣区域池化过程中引入的量化误差；最后，通过对损失函数中的smooth L1损失函数进行重新设计得到平衡L1损失函数以实现损失函数优化，从而有效降低大梯度难学样本与小梯度易学样本间的不平衡问题，进而使得模型能够得到更好地训练。针对眼底图像中微动脉瘤的自动检测，将优化后的Faster-RCNN网络模型在Kaggle数据集上进行训练及测试，并与其他方法进行对比。实验结果表明，与其他各种结构的Faster-RCNN网络模型相比，所提出的基于多特征尺度融合的改进Faster-RCNN算法能显著提高检测结果（F-score与原始FasterRCNN相比提升了9.36%）；与其他网络模型以...