研究目的
利用图像处理和深度学习技术从视网膜眼底图像中诊断糖尿病视网膜病变。
研究成果
该方法在从视网膜眼底图像诊断糖尿病视网膜病变方面非常高效且成功，具有高准确性、敏感性、特异性、精确度、召回率和F值。
研究不足
该研究未提及任何具体局限性或优化领域。
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[IEEE 2018第二届多学科研究与创新技术国际研讨会(ISMSIT) - 土耳其安卡拉(2018.10.19-2018.10.21)] 2018第二届多学科研究与创新技术国际研讨会(ISMSIT) - 基于图像处理和卷积神经网络的糖尿病视网膜病变诊断
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[IEEE 2018第二届多学科研究与创新技术国际研讨会(ISMSIT) - 土耳其安卡拉(2018.10.19-2018.10.21)] 2018第二届多学科研究与创新技术国际研讨会(ISMSIT) - 基于图像处理和卷积神经网络的糖尿病视网膜病变诊断
DOI：10.1109/ISMSIT.2018.8567055
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要：
糖尿病视网膜病变是一种由糖尿病引发的严重眼部疾病，也是发达国家最常见的致盲原因。本研究阐述了利用图像处理和深度学习技术从视网膜眼底图像诊断糖尿病视网膜病变的方法。采用包含HSV色彩空间转换算法、V通道变换及直方图均衡化技术的实用方案来优化眼底图像质量，最后对视网膜眼底图像施加高斯低通滤波处理。图像处理后运用卷积神经网络进行分类诊断。通过Kaggle糖尿病视网膜病变检测数据库中的400张视网膜眼底图像评估该方法的性能，针对每个图像处理阶段均开展分类实验，每个阶段进行二十次试验并取平均值。最终分类结果显示：准确率达96.67%，灵敏度（召回率）为93.33%，特异度为97.78%，精确率为93.33%，F值为93.33%。结果表明该方法对从视网膜眼底图像诊断糖尿病视网膜病变具有高度有效性和成功性。
作者：
?mer DEPERL?O?LU，Utku K?SE
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