6、基于深度学习的糖尿病视网膜病变预测与医疗技术发展

基于深度学习的糖尿病视网膜病变预测与医疗技术发展

1. 糖尿病视网膜病变预测方法

1.1 研究目标与数据集

旨在提出一种基于卷积神经网络（CNN）的糖尿病视网膜病变（DR）检测系统，用于在无需用户交互的情况下，将眼底图像分类为正常和受DR影响的视网膜。实验使用了包含1200张眼底图像的MESSIDOR数据集，其中800张是散瞳后采集的，400张是未散瞳采集的，图像标准尺寸有1440×960、2240×1488或2304×1536像素，为8位彩色平面。

1.2 模型流程

提出的深度学习（DL）DR分类模型流程如下：

graph LR
    A[数据收集] --> B[眼底图像数据集]
    B --> C[预处理和数据增强]
    C --> D[DL模型进行DR分类]
    D --> E[分类输出]
    E --> F1[正常类]
    E --> F2[DR类]

模型包括图像采集、数据预处理和增强以及DR分类的DL模型等阶段。首先在1200张图像上对DL模型进行预训练，直到达到显著水平以实现更快的分类。将预处理和增强后的训练数据作为迭代输入提供给DL模型。CNN架构的各层负责确定分类所需的最佳特征，增加层数可提高模型效率。总轮次大小采用较低的学习率0.0001以提高整个网络的准确性。70%的数据用于训练阶段，30%的数据用于测试阶段。在测试阶段，模型从新图像中提取成像特征，并将其与训练过程中学习到的特征属性进行比较，以对新图像进行分类。

1.3 数据预处理与