基于可解释深度学习的元分类器在视网膜疾病多标签分类中的应用

时间：2025年5月9日

来源：Array

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为解决传统视网膜疾病诊断效率低、准确性不足及模型缺乏可解释性等问题，研究人员开展基于深度学习的视网膜疾病多标签分类研究。结果显示，该模型在两个数据集上表现优异，提升诊断准确性和可靠性，对眼科自动化诊断意义重大。

在当今社会，眼睛健康问题日益受到关注，视网膜疾病作为导致失明的重要原因之一，其早期诊断至关重要。然而，传统的视网膜疾病诊断方法存在诸多问题。眼科医生进行的主观检查不仅耗时，而且容易受到医生经验等因素的影响，导致诊断准确性参差不齐。随着患者数量的不断增加，这种传统诊断方式的局限性愈发明显，难以满足临床需求。与此同时，深度学习在医疗领域的应用逐渐兴起，但现有的深度学习模型在视网膜疾病诊断方面仍面临挑战，如模型的可解释性差，使得医生难以理解模型的决策过程，从而限制了其在临床中的广泛应用；另外，模型在不同数据集上的泛化能力不足，难以适应复杂多变的临床场景。在这样的背景下，开展一项能够提高视网膜疾病诊断准确性、增强模型可解释性的研究显得尤为迫切。

为了攻克这些难题，研究人员开展了一项关于基于可解释深度学习的元分类器在视网膜疾病多标签分类中的研究。研究人员利用从 Kaggle 获取的两个高质量视网膜图像数据集 “Eye Diseases Classification” 和 “Retinal Fundus Images” ，这些数据集包含了丰富多样的视网膜疾病样本，为模型的训练和测试提供了充足的数据支持。

在研究过程中，研究人员采用了多种关键技术方法。首先是数据预处理技术，包括图像缩放，将所有输入图像统一缩放为 224×224 像素，以适应深度学习模型的输入要求；使用中值滤波去除图像噪声，在保留图像关键细节的同时减少噪声干扰；还运用了数据增强技术，通过旋转、翻转、添加高斯噪声等操作扩充数据，缓解数据不足的问题。其次，研究人员运用了转移学习，对八个预训练的深度学习模型进行调整和训练，利用在大规模数据集上预训练得到的权重，快速学习视网膜疾病的特征。最后，采用元学习方法，通过 k 折堆叠将表现最佳的两个基础模型（DenseNet169 和 EfficientNetB3）的预测结果进行整合，训练出一个强大的元模型（随机森林分类器），提升整体分类性能。

研究结果

模型性能评估：研究人员使用多种评估指标对模型性能进行量化，包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、灵敏度（Sensitivity）、F1 分数（F1-Score）、特异性（Specificity）等。在 “Eye Diseases Classification” 数据集上，模型达到了 0.981 的准确率、0.982 的精确率、0.981 的灵敏度、0.981 的 F1 分数和 0.994 的特异性；在 “Retinal Fundus Images” 数据集上，准确率为 0.977、精确率为 0.978、灵敏度为 0.977、F1 分数为 0.977、特异性为 0.978 。这些结果表明模型在不同数据集上都具有较高的准确性和可靠性。
元模型聚合技术评估：研究人员比较了不同元模型（如随机森林、支持向量机、梯度提升等）的性能，发现随机森林在两个数据集上都表现出最佳性能，其准确率和特异性最高。此外，与无元学习方法相比，基于随机森林的元学习策略显著提高了模型的性能，证明了该策略在整合不同模型输出、捕捉复杂模式方面的有效性。
模型性能的统计分析：通过配对 t 检验对模型性能进行统计分析，结果显示该模型与其他模型相比，在准确率、灵敏度和精确率等方面平均提高了 2.42%，同时假阳性率（FPR）和假阴性率（FNR）显著降低。t 统计量为 6.153，p 值为 0.0016，远低于 0.05 的显著性水平，表明模型性能的提升并非偶然，进一步验证了该模型的准确性和优越性。
模型结果的解释：研究利用可解释人工智能技术 —— 局部可解释模型无关解释（Local Interpretable Model-agnostic Explanations，LIME）对模型决策过程进行可视化解释。LIME 通过扰动视网膜眼底图像的像素，构建局部线性代理模型，识别影响模型决策的关键输入特征，并生成热图。例如，在糖尿病视网膜病变（DR）的诊断中，热图突出显示了黄斑区域，这与临床中该疾病导致中心视力丧失的特征相符；青光眼的热图聚焦于视神经乳头，反映了眼压升高引起的结构变形；白内障的热图则突出了晶状体，对应于疾病导致的晶状体混浊、阻碍光线传输的特征。这些可视化结果为医生提供了直观的诊断信息，增强了模型的可解释性和临床可信度。

研究结论与讨论

这项研究成功开发了一种基于深度学习和转移学习，并结合元学习和可解释性的视网膜疾病分类框架。该模型在两个不同的数据集上均取得了高达 98.1% 和 97.7% 的准确率，显著优于现有研究。这一成果验证了模型在提供可靠诊断方面的有效性和稳健性，为视网膜疾病的临床诊断开辟了新的道路，有望推动眼科自动化诊断系统的发展，提高患者的诊疗效率和质量。

然而，研究也存在一些需要进一步探索的方向。例如，模型在各种成像场景下的泛化能力有待提高，在硬件受限的实际应用场景中，还需要优化计算效率；预训练网络可能存在的偏差问题也需要关注。未来的研究可以探索域适应策略，使用更大、更多样化和更具代表性的数据集，优化边缘平台的网络架构，以克服这些限制。此外，将该模型应用于罕见病理、多模态医学图像和多类疾病分类，以及与物联网设备集成实现实时传感分析、与虚拟现实技术结合用于机器人手术治疗等方面，都具有巨大的潜力，有望进一步提升视网膜疾病的诊断水平，为全球医疗健康领域带来革命性的变化。该研究成果为视网膜疾病的诊断和治疗提供了重要的理论依据和实践指导，在生命科学和健康医学领域具有重要的意义。