深度学习方法在糖尿病视网膜病变诊断中的应用

摘要：

深度学习可以有效提取图像隐含特征,在医学影像识别方面的应用快速发展.由于糖尿病视网膜病变(Diabetic retinopathy,DR)诊断标准明确、分类体系成熟,应用深度学习诊断糖尿病视网膜病变近年来成为研究热点.本文从深度学习方法在DR诊断中的最新研究进展、DR诊断的一般流程、公共数据集、医学影像标注方法、主要实现模型、面临的主要挑战几方面,对深度学习方法在糖尿病视网膜病变诊断中的应用进行了详细综述,便于更多机器视觉、尤其是深度学习医学影像的研究者们参照对比,加快该领域研究的成熟度和临床落地应用.

关键词：深度学习、糖尿病、糖尿病视网膜病变、智能诊断、图像标注、病变区域检测、病变等级分类

所属期刊栏目：47

分类号：TP391.41;R445;R284.2

资助基金：教育部信息网络工程研究中心资助项目

在线出版日期：2021-06-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共20页

页码：985-1004