基于深度学习的糖尿病眼底病变检测研究

糖尿病不仅会增加视网膜血管疾病的风险，严重时甚至会发展成为糖尿病视网膜病变。糖尿病视网膜病变的4种典型病理特征是微动脉瘤、出血、硬性渗出物和软性渗出物。随着机器学习尤其是深度学习的发展，智能辅助诊断医疗已经成为一种趋势，智能辅助诊断的前提是可以定性定量地提取出相应的病变区域。提出了一种基于深度学习级联架构参数优化的眼底病变检测模型，该模型有效解决了眼底病变的多尺度和小目标问题，在DDR数据集上检测病变的综合测试精度达0.380，检测性能优于目前主流的检测网络。