基于深度学习技术的糖尿病视网膜病变诊断方法

简介：
本研究探索了利用深度学习技术提升糖尿病视网膜病变诊断准确性的方法，旨在开发高效、精确的自动诊断系统。 本段落提出了一种基于深度学习的糖尿病视网膜病变诊断模型。在设计过程中，在确保图像识别模型具有足够的深度的同时，通过改进Inception模块来减少参数数量，并加快了收敛速度；引入残差模块解决了随着网络加深而出现的梯度消失和爆炸问题；采用了数据扩充以及Dropout技术以防止因训练集不足而导致的过拟合现象。实验结果显示，所提出的DetectionNet深度卷积神经网络在糖尿病视网膜病变患病等级分类任务上的识别准确率为91%，相较于LeNet、AlexNet及CompactNet等模型具有超过20%的性能提升。这项研究对于早期预防和治疗糖尿病患者的视网膜病变问题有着重要的意义。