8、糖尿病视网膜病变筛查的机器学习和深度学习技术综述

糖尿病视网膜病变筛查的机器学习和深度学习技术综述

1. 引言

糖尿病视网膜病变（DR）是一种与糖尿病相关的眼科疾病，也是全球视力障碍的主要原因之一。世界卫生组织预测，到2030年，DR患者的总比例预计将增至4.4%。DR表现为视网膜的进行性损伤，严重时可能导致视力模糊甚至不可逆的失明。其主要危险因素包括高血糖、高血压、胰岛素依赖、营养和遗传因素等。

1.1 视网膜结构

视网膜是位于眼睛后部的一层薄组织（厚度约0.5毫米）。它的主要组成部分包括视盘（神经）、血管、黄斑和中央凹。视盘用于将视觉信息从视网膜传输到大脑；血管维持视网膜的功能；黄斑是视网膜的中心部分，直径约五毫米；中央凹是黄斑中心的无血管红色斑点，提供清晰的中央视力。任何对视网膜的损伤都会阻碍光线的接收和处理，最终导致失明。

1.2 糖尿病视网膜病变

高血糖的严重程度和持续时间、遗传进化以及代谢控制密度是导致DR的主要因素。传统上，眼科医生通过检查患者的眼底照片来确定与DR相关的线索。常见的DR相关视网膜病变包括出血、微动脉瘤、软性渗出物和硬性渗出物。根据DR的严重程度，眼底图像可以分为从健康到轻度、重度到最严重的不同阶段。

眼底摄影使用专门的眼底相机捕捉眼睛后部（即眼底）的图像，便于对DR的进展进行监测和控制。然而，眼科医生手动检查眼底图像既繁琐又耗时，还容易出现人为错误。因此，糖尿病视网膜病变计算机辅助诊断（DR - CAD）系统变得不可或缺。该系统可以实现早期诊断，从而控制视力恶化，降低糖尿病患者失明的风险。

机器学习（ML）和深度学习（DL）算法开发的CAD系统可以在无需专业人员的情况下快速解读医学图像。ML算法如人工神经网络（