43、利用深度学习模型诊断糖尿病视网膜病变严重程度及机器学习在临床试验中的应用

利用深度学习模型诊断糖尿病视网膜病变严重程度及机器学习在临床试验中的应用

深度学习诊断糖尿病视网膜病变

在医疗领域，利用深度学习技术诊断糖尿病视网膜病变（DR）的严重程度具有重要意义。下面将详细介绍相关的技术实现、模型架构及测试结果。

技术实现与数据处理

• 代码实现环境 ：使用Python语言在Kaggle平台上实现卷积神经网络，如DenseNet169、ResNet50和VGG16。用到的库包括用于图像处理和预处理的OpenCV，处理数学函数的NumPy，以及管理深度学习模型的TensorFlow和Scikit - Learn。为实现高效快速处理，使用支持GPU的设备。
• 图像预处理步骤 ：
  1. 视网膜照片具有多种图像参数，为保证分类模型质量，需对图像进行标准化。
  2. 针对纵横比差异，使用图像裁剪功能，将图像转换为灰度图，识别高强度像素区域，去除垂直或水平矩形。
  3. 将图像调整为256×256的统一大小。
  4. 使用cv2预处理库，应用核大小为256/6的高斯模糊，纠正光照、颜色或对比度差异。
• 数据增强操作 ：数据分析发现糖尿病视网膜病变严重程度图片类别的数据分布高度不平衡。为平衡分类，使用Python的Scikit - Learn及其重采样技术，通过拉近各类样本大小，将样本少的类数据叠加到样本最多的类上。在模型训练过程中，使用以下增强方法提高泛化能力并避免过拟合：