本文提出基于自监督学习（SSL）的预训练策略，针对医学图像的非典型性，开发了一种基于 Transformer 的纵向遮蔽自编码器 (MAE)，研究了时间感知的位置嵌入和疾病进展感知的遮蔽策略，通过评估在糖尿病视网膜病变（DR）筛查数据集上的预训练权重，证明了这些扩展显著提高深度分类模型的预测能力。

Mar, 2024

该研究使用深度学习技术从长期的医学图像中对年龄相关性黄斑变性和原发性开角型青光眼进行动态预测，取得了显著的成果。

May, 2024

糖尿病性视网膜病变（DR）是全球致盲的重要原因，早期检测和有效治疗的迫切需求引起了关注。研究中提出了一种针对 DR 检测的新型半监督图学习（SSGL）算法，充分利用标记和未标记数据之间的关系以提高准确性。该研究通过研究数据增强和预处理技术来解决图像质量和特征变化的挑战，并探索了图像裁剪、调整大小、对比度调整、归一化和数据增强等技术来优化特征提取和改善视网膜图像的整体质量。此外，除了检测和诊断，本研究还深入研究了将机器学习算法应用于预测 DR 发展的风险或疾病进展的可能性。使用包含人口信息、病史和视网膜图像的全面患者数据生成个体化风险评分。该提出的半监督图学习算法在两个公开数据集上进行了严格评估，并与现有方法进行了基准测试。结果表明，在分类准确性、特异性和灵敏度方面取得了显著的改进，同时表现出对噪声和异常值的鲁棒性。值得注意的是，该算法解决了医学图像分析中常见的不平衡数据集的挑战，进一步增强了其实际适用性。

Sep, 2023

本文提出了一种基于标签效率自监督表示学习的方法，用于在跨域设置中对糖尿病视网膜病变图像进行分类。该方法使用来自源域数据集的先前学习，通过对比学习从未标记的源域数据集中学习的图像表示来对目标域数据集中的视网膜病变图像进行分类。实验结果表明，该方法在二分类和多分类中取得了最先进的结果，并优于现有的方法。

Apr, 2023

本研究提出了一种结合纵向成像、糖尿病视网膜病变、神经常微分方程以及 $ t_{mix} $ 增强的纵向混合训练（LMT）框架，用于检测和预测糖尿病视网膜病变的进展。结果显示，我们的纵向任务可以学习糖尿病视网膜病变的进程，并且引入 $ t_{mix} $ 增强对于时间感知模型是有益的。

Oct, 2023

这项研究探讨了糖尿病视网膜病变（DR）这个潜在导致失明的糖尿病严重并发症。利用卷积神经网络（CNNs）进行迁移学习的提出的方法，通过一张眼底照片实现自动 DR 检测，在 APTOS 2019 获盲视检测竞赛中取得了高达 0.92546 的二次加权 Kappa 分数。研究回顾了关于 DR 检测的现有文献，从经典计算机视觉方法到深度学习方法，特别关注 CNNs。它发现了研究中的空白，强调了在整合预训练的大型语言模型和分割图像输入以生成建议和了解网络应用环境中的动态交互方面的不足。目标包括制定全面的 DR 检测方法、探索模型整合、通过竞赛排名评估性能、在 DR 检测方法方面做出显著贡献，并确定研究中的空白。该方法涉及数据预处理、数据增强以及使用 U-Net 神经网络架构进行分割。U-Net 模型有效地分割视网膜结构，包括血管、硬性和软性渗出物、出血、微血管瘤和眼盘。在 Jaccard 系数、F1 得分、召回率、精确率和准确度方面的高评价分数凸显了该模型在视网膜病理评估中提升诊断能力的潜力。这项研究的成果有望通过及时诊断和干预来改善糖尿病视网膜病变患者的预后，对医学图像分析领域做出重要贡献。

Jan, 2024

本研究探索了自我监督学习算法在疾病进展方面的应用，重点研究了纵向自我监督学习算法及神经普通微分方程的潜力，并在糖尿病视网膜病变的纵向数据集上验证了相关算法，结果表明神经普通微分方程和纵向自我监督学习算法的结合潜力巨大。

Oct, 2023

本研究旨在开发一个增强型深度学习模型，用于诊断糖尿病视网膜病变，从而实现早期的 DR 识别和病变的检测。该模型将从视网膜图像中检测出各种病变，首先从视网膜底部图像中提取特征并进行分类，然后使用 EDLM 进行降维，并使用随机梯度下降优化器对分类和特征提取过程进行优化。在 KAG GLE 数据集上对 EDLM 的有效性进行了评估，并与 VGG16、VGG19、RESNET18、RESNET34 和 RESNET50 进行了比较。

May, 2023

糖尿病性视网膜病变的早期检测可以降低疾病风险和严重程度。本文开发了一个完全准确的基于机器学习模型的糖尿病性视网膜病变检测方法，利用迁移学习和数据增强等技术实现了 100% 的准确率、精确度、召回率和 F-1 分数。

Jun, 2023

本文提出了一种基于深度学习和自监督学习方法的新型算法，能够自动预测中间期黄斑部病变眼对未来 6 个月内是否会发展为 nAMD 进行转化的风险，并取得了较好的预测效果，这种自动化的预测方法可以帮助及时治疗和个体化 AMD 管理。

Apr, 2023