结合PCANet与线性判别分析的视网膜光学相干断层扫描图像分类

目的 主成分分析网络（PCANet）能提取图像的纹理特征,线性判别分析（LDA）提取的特征有类别区分性。本文结合这两种方法的优点,提出一种带线性判别分析的主成分分析网络（PCANet-LDA）,用于视网膜光学相干断层扫描（OCT）图像中的老年性黄斑变性（AMD）、糖尿病性黄斑水肿（DME）及正常（NOR）这3类的全自动分类。方法 PCANet-LDA算法是在PCANet的基础上添加了LDA监督层,该层加入了类标签对特征进行监督投影。首先,对OCT视网膜图像进行去噪、二值化及对齐裁剪等一系列预处理,获得感兴趣的视网膜区域;然后,将预处理图像送入一个两层的PCA卷积层,训练PCA滤波器组并提取图像的PCA特征;接着,将PCA特征送入一个非线性输出层,通过二值散列和块直方图等处理,得到图像的特征;之后,将带有类标签的图像特征送入一个LDA监督层,学习LDA矩阵并用其对图像特征进行投影,使特征具有类别区分性;最后,将投影的特征送入线性支持向量机（SVM）中对分类器进行训练和分类。结果 实验分别在医院临床数据集和杜克数据集上进行,先对OCT图像预处理进行前后对比实验,然后对PCANet特征提取的有效性进行分析,最后对PCANet算法、ScSPM算法以及提出的PCANet-LDA3种分类算法的分类效果进行对比实验。在临床数据集上,PCANet-LDA算法的总体分类正确率为97.20%,高出PCANet算法3.77%,且略优于ScSPM算法;在杜克数据集上,PCANet-LDA算法的总体分类正确率为99.52%,高出PCANet算法1.64%,略优于ScSPM算法。结论 PCANet-LDA算法的分类正确率明显高于PCANet,且优于目前用于2D视网膜OCT图像分类的先进的ScSPM算法。因此,提出的PCANet-LDA算法在视网膜OCT图像的分类上是有效且先进的,可作为视网膜OCT图像分类的基准算法。