研究目的
研究利用开源软件和机器学习技术检测糖尿病视网膜病变（DR）。
研究成果
使用开源技术和机器学习方法（如BDT和DNN）为糖尿病视网膜病变的诊断提供了一种有效且便捷的手段。尽管存在统计数据不足的挑战，但结果相当不错。
研究不足
该研究因BDT和DNN的过训练图显示统计量不足而面临挑战，这影响了结果的准确性。
[智能系统与计算进展] 专家应用与安全新兴趋势 第841卷（ICETEAS 2018会议录）|| 探索糖尿病视网膜病变机器学习问题的开源方案
DOI：10.1007/978-981-13-2285-3_67
出版年份：2019
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
开源操作系统及其软件包比专有源代码更强大、更安全。在专有源代码中，由于软件源代码是保密的，因此不易获取；相比之下，开源操作系统的源代码易于获取，任何程序员都可以因其开放性而修改代码、实现自己的想法并进行调整。此外，一个主要优势是我们无需在软件上花费巨额资金。因此，在本文中，我们使用开源软件进行编码，并查看了UCI机器学习库中关于糖尿病视网膜病变的可用数据。
作者：
Archana Kumari，Tanupriya Choudhury，P. Chitra Rajagopal
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