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[IEEE 2018年国际趋同技术发展趋势会议（ICCTCT） - 印度科因巴托尔（2018.3.1-2018.3.3）] 2018年国际趋同技术发展趋势会议（ICCTCT） - 处理视网膜图像以发现疾病

DOI：10.1109/ICCTCT.2018.8550942 出版年份：2018 更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要： 人眼视网膜由数十亿感光细胞（视杆细胞和视锥细胞）及传递视觉信息的神经细胞构成，是眼球内壁后部的一层薄组织。糖尿病视网膜病变、青光眼和白内障是三类主要的视网膜疾病。目前全球正面临糖尿病视网膜病变（DR）的流行趋势，预计到2030年患者数量将从当前的1.7亿激增至3.67亿。我们提出通过提取视网膜血管来检测眼病的系统方案——人工提取视网膜血管耗时费力，自动化处理能显著提升实施效率。本研究旨在设计并实现深度卷积神经网络，通过识别渗出物存在情况，对糖尿病视网膜病变、青光眼和/或白内障进行分类诊断。
作者： Ayesha Kazi，Miloy Ajmera，Prerna Sukhija，Kailas Devadkar
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

设计和实施深度卷积神经网络以识别渗出液的存在，从而将其分类为糖尿病视网膜病变、青光眼和/或白内障。

研究成果

该论文提出了一种利用卷积神经网络模型检测糖尿病视网膜病变、青光眼和白内障存在性及概率的系统。文中讨论了系统架构与实现细节，并采用二次加权卡帕系数评估准确率。未来工作可扩展分析更多疾病类型并使用更大规模数据集。

研究不足

数据集中镜头质量和相机型号的差异可能会影响视网膜图像的外观。部分图像是通过显微镜镜头拍摄的，与普通相机质量的图像存在差异。这些差异可能会对系统的准确性产生影响。

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