通过使用深度学习和迁移学习技术，本研究提出了一种新的诊断糖尿病视网膜病变的方法，与传统的诊断方法相比，具有更高的准确性，对于早期的诊断、治疗和预防失明至关重要。

Jan, 2024

提出了一种利用机器学习和深度学习技术进行眼部疾病预测的端到端网络应用，通过对患者的 OCT 扫描图像进行分割和分类，实现眼部疾病的高效检测，对早期发现和及时干预具有重要意义。

Nov, 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

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

本研究通过建立包含 8 种常见眼疾的数据集，使用深度神经网络进行多疾病分类的实验，发现提高网络规模不能为多疾病分类带来好结果，需要采用良好结构的特征融合方法。

Feb, 2021

该研究提出了一种基于卷积神经网络和预训练深度学习模型的计算机辅助诊断系统，用于自动将视网膜图像分类为正常、轻度、中度、重度和增殖性糖尿病视网膜病变。实验结果表明，CNN、MobileNet、VGG-16、InceptionV3 和 InceptionResNetV2 模型的 AUC 值分别为 0.50、0.70、0.53、0.63 和 0.69。

Mar, 2024

应用人工智能技术于医疗市场在及时诊断类似糖尿病视网膜病变这类悄无声息的疾病方面引发了日益关注，我们通过提出一种新型的卷积神经网络模型，借助眼底图像作为输入，可以识别到糖尿病视网膜病变的严重程度，并通过卷积层对微小动脉瘤、棉絮斑、渗出物和出血等四种已知视网膜病变特征进行分类，能够提供准确的诊断结果并且不需要额外用户输入，我们提供了初步结果表明灵敏度为 97% 准确性为 71%，我们的贡献在于提供了一种可解释性更强且与更复杂模型具有相似准确性的模型，我们的模型推动了糖尿病视网膜病变检测领域的发展，是向以人工智能为重点的医学诊断迈进的重要一步。

Oct, 2023

该研究通过调查最近的研究，使用眼底图像、光学相干断层扫描和视野图像等方法基于人工智能的青光眼诊断，特别关注利用深度学习的方法。研究提供了最新的分类法，并包含可用源代码的链接，以提高研究方法的可重复性。通过对广泛使用的公共数据集进行严格的基准测试，揭示了在普适性、不确定性估计和多模态集成方面的性能差距。此外，调查展示了关键数据集和限制，如规模、标签不一致性和偏见。我们描述了未来研究的开放性挑战并详细阐述了有前景的方向。此调查旨在对希望将进展转化为实践的人工智能研究人员以及希望利用最新人工智能成果改善临床工作流程和诊断的眼科医生有所帮助。

Jul, 2023

本文研究使用卷积神经网络对糖尿病视网膜病变进行图像级别的诊断，证明其在医学影像分析方面具有较高准确度。

Jun, 2017

近期的研究发现，深度学习算法在自动生成眼底图像特征以检测青光眼方面具有潜力，本文综述了目前应用于青光眼分割、分类和检测的前沿深度学习方法，评估了这些技术的有效性和局限性，突出了关键发现并指出了进一步研究的潜在领域。深度学习算法的运用有望显著提高青光眼检测的效果、实用性和准确性，该研究结果对于自动青光眼检测的持续发展具有重要意义，能够改善患者预后并减轻全球青光眼的疾病负担。

Nov, 2023