深度学习革新眼底疾病诊断。

最新推荐文章于 2025-12-11 20:59:23 发布

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#人工智能

深度学习在眼底疾病诊断中的应用背景

眼底疾病如糖尿病视网膜病变（DR）、青光眼和黄斑变性是全球致盲的主要原因。传统诊断依赖眼科医生手动分析眼底图像，效率低且易受主观影响。深度学习通过自动化特征提取和分类，显著提升了诊断的准确性和效率。卷积神经网络（CNN）在医学图像分析中表现优异，成为眼底疾病诊断的核心技术。

系统架构设计

数据预处理模块

眼底图像通常存在光照不均、噪声干扰等问题。预处理模块包括图像标准化、对比度增强和噪声去除。OpenCV和PIL库常用于实现这些功能。以下代码展示了基于CLAHE的对比度增强：

import cv2
import numpy as np

def enhance_contrast(image):
    lab = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2LAB)
    l, a, b = cv2.split(lab)
    clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=3.0, tileGridSize=(8,8))
    cl = clahe.apply(l)
    merged = cv2.merge((cl, a, b))
    enhanced = cv2.cvtColor(merged, cv2.COLOR_LAB2BGR)
    return enhanced

核心模型选择与优化

ResNet、EfficientNet和DenseNet是常用的骨干网络。针对眼底图像的小目标特性，加入注意力机制（如CBAM）可提升模型性能。以下示例展示了ResNet50结合CBAM的模型定义：

from tensorflow.keras.applications import ResNet50
from tensorflow.keras.layers import GlobalAveragePooling2D, Dense
from cbam import CBAM

def build_model(input_shape, num_classes):
    base_model = ResNet50(weights=None, include_top=False, input_shape=input_shape)
    x = base_model.output
    x = CBAM(16)(x)
    x = GlobalAveragePooling2D()(x)
    predictions = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)
    model = tf.keras.Model(inputs=base_model.input, outputs