万程 周雪婷 游齐靖 沈建新 俞秋丽

1南京航空航天大学电子信息工程学院 211106；2南京医科大学第二附属医院眼科 210003

通过眼底图像筛查糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy，DR)等常见眼底疾病是基本且有效的方法[1-2]。随着计算机辅助诊断(computer-aided diagnosis，CAD)技术的成熟和便携式眼底照相机的普及，许多智能眼病诊断系统已应用于各类眼底疾病的筛查[3-5]。彩色眼底照片质量是眼底疾病筛查过程中的重要因素，低质量眼底照片会导致诊断系统的漏诊，甚至误诊。目前，对于眼底图像的质量分类均为优劣二分类[6-7]。据调查，在眼底图像数据库中有超过25%的图像因质量差而不能进行医学诊断[8]；而在远程医疗中通过眼底照相机拍摄并上传至阅片平台的图像有近一半质量差[9]。临床中低质量眼底图像主要分为曝光不足、曝光过度、边缘模糊和镜头反光4种类型。曝光不足彩色眼底照片的整体亮度低、难以识别血管及病灶；曝光过度眼底图像的对比度低、白色调严重；边缘模糊眼底图像的分辨率低、血管及视盘边界不清晰；镜头反光眼底图像有光斑，影响病变部位的诊断。与图像质量二分类相比，图像质量多分类使医生进一步明确低质量图像的类型，对后期及时修正拍摄错误并提高眼底图像质量有重要的指导意义，同时也为CAD提供质量可控的图像，提高疾病筛查的准确率。因此，眼底图像的质量优劣二分类已经不能满足目前CAD的要求，对图像质量进行多分类是必要且紧迫的任务。……