用于糖尿病视网膜病变检测的深度学习模型

近年来，深度学习在计算机视觉方面取得了巨大的进步，并在利用计算机视觉完成医学影像的阅片工作方面展现出了良好的应用前景.针对糖尿病眼底病变筛查工作，通过构建两级深度卷积神经网络，完成了原始照片的特征提取、特征组合和结果分类，最终得出筛查结果.通过与医生的诊断结果进行比较，证明了模型的输出结果与医生诊断结果之间具有高度的一致性.同时，提出了利用弱监督学习进行细粒度图像分类的改进方法.最后，对未来研究的方向进行了展望