基于卷积神经网络的图像视网膜病变检测

图像视网膜病变检测是医学图像处理领域的重要任务之一，它可用于早期诊断和治疗视网膜疾病，如糖尿病视网膜病变等。深度学习中的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）已经取得了令人瞩目的成果，并在图像处理和计算机视觉任务中取得了显著的成功。本文将介绍如何使用CNN实现图像视网膜病变检测，并提供相应的MATLAB代码。

首先，我们需要准备用于训练和测试的图像数据集。这些图像应包含正常视网膜和不同类型的病变，如微血管瘤、出血等。可以从医学图像数据库或其他来源获取这些图像，并将它们分为训练集和测试集。

接下来，我们将使用MATLAB中的深度学习工具箱来构建CNN模型。以下是一个基本的CNN模型示例：

layers = [
    imageInputLayer([224 224 3