一、概述

糖尿病在人群中发病率高，在世界范围内拥有庞大患者群体，是一个全球性的公共卫生问题。它是严重影响人类健康的非传染性疾病中仅次于心脑血管疾病和肿瘤的疾病。据国际糖尿病联盟（International Diabetes Federation，IDF）2017年发布的资料显示，目前全球糖尿病患者中成年人达到4.25亿人，预计到2045年，这个数字将增加到近7亿人。近年来，我国糖尿病患者数量逐年增加，我国成为糖尿病患者数量第一大国，情况不容乐观。目前我国成年人中糖尿病患者数量高达1.14亿人。糖尿病不仅会因为其本身的症状影响患者，而且还会引起各种并发症，如糖尿病视网膜病变（DR）、糖尿病性肾病等，严重影响患者生活质量和寿命。其中DR的影响最为严重，据资料显示，超过1/3的糖尿病患者受DR的影响，而且这也是现在成年人致盲的主要原因。

按患病程度的不同，DR可分为两个不同的时期：非增生期和增生期。非增生期采集的数字眼底图像中通常可能存在微动脉瘤、出血、硬性渗出和软性渗出四种病理特征（图6-7），而增生期采集的DR图像可能包含新生血管、玻璃体积血或视网膜前出血等病理特征（图6-8a为新生血管在数字眼底图像中的表象，图6-8b为新生血管区域放大后的图像）。微动脉瘤是高浓度血糖在视网膜表面引起毛细血管壁局部扩张形成的小囊，表现为小的动脉瘤，是在临床上可观察到的最早的DR病变。因此，对微动脉瘤的准确检测对及时诊断和治疗DR至关重要。当微动脉瘤破裂时，可能会引起大血栓，被称为出血点。出血点具有不规则的形状和大小并且颜色与背景极为相似，因此出血点的检测非常困难。出血点也是早期DR的重要特征之一，相比于微动脉瘤它们在眼底图像中更容易识别，它们的准确检测对及时诊断和治疗DR同样具有重要的意义。硬渗出物是由于毛细管壁的通透性增加而泄漏形成的黄色脂质沉积物，为形状不规则、边界清晰的亮黄色渗出物。糖尿病患者出现这些视网膜病理特征时为非增生性DR。图6-7b中第4张图视网膜上的被称为软渗出物的物质实际上不是渗出物，而是神经纤维层，是毛细血管前小动脉阻塞造成神经纤维层的微小梗死形成的，为形状不规则、边界模糊的亮黄色毛绒状渗出物。它们是发生增生性病变的前兆，当软渗出物的数量达到一定值时，视网膜病的状态被定义为增生前期DR。如果不及时治疗，大量缺氧将导致视网膜中出现新生血管，迅速由增生前期DR转变成增生性DR。增生性DR对视力有严重的影响并且极易致盲，因为新生血管的血管壁极其脆弱，很容易破裂，造成大面积出血，导致视网膜缺氧，再次出现新生血管，如此反复。因此，在早期能够准确对糖尿病视网膜病变病灶进行分割并辅助诊断眼底图像中的各种病变对防止致盲具有显著的意义。

图6-7　非增生期DR患者数字眼底图像及主要病理特征

图6-8　增生期DR患者数字眼底图像及主要病理特征

近年来，成像技术不断发展，在医疗领域的应用越来越广泛，在各种疾病的诊断中，医学影像检查几乎已经成为帮助医生进行诊断的必不可少环节。DR的诊断也转变为观察使用眼底照相机拍摄的眼底图像。医生通过观察眼底图像中是否包含微动脉瘤、出血、渗出等病理特征对患者做出相应的诊断。尽管眼底图像检查在一定程度上减轻了医生的负担，但是面对大量的高精度眼底图像，单纯地依靠医生的临床经验和所学的知识进行诊断仍旧是一项耗时耗力的任务。此外，通过这种方法进行诊断还存在以下不足：信息利用率不高，由于医学图像通常分辨率很高，包含大量细节信息，即使是经验丰富的医生要分辨这些信息也较困难；此外，诊断结果受医生个人主观因素（经验、知识等）影响较大，对于同一张医学图像，不同医生诊断的结果可能差别很大，而且，即便是同一个医生，由于疲劳、情绪等因素的影响，也可能产生不同的诊断结果。

此外，尽管通过眼底图像诊断DR能够减轻医生的负担，然而面对庞大的患者群体，这依旧是一个艰巨的任务。而且，受医生资源的匮乏以及医疗资源分布不均的影响，目前国内大多数糖尿病患者都没有定期进行眼底照相筛查，因而大多数DR患者察觉到病情时视力已经受到严重影响，错过了最佳治疗期。糖尿病患者定期进行眼底照相对及时发现DR有着重要的作用，对控制病情起着关键的作用。然而，这势必在无形中加大医生的工作量，而且由于资源分布原因，部分偏远地区也很难有医生可以对患者所拍摄的眼底图像进行及时诊断，将耽误患者病情。

总的来说，单纯依赖医生诊断DR耗时耗力且在某些情况下容易产生误判，因此有必要发展一种利用计算机对眼底图像进行快速准确处理的技术来辅助医生诊断。随着机器学习的发展，各种各样的机器学习算法已经被应用于DR眼底图像的分析中，其中就包括病灶的检测和分割。