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适应性类别学习用于筛查眼底图像中的糖尿病疾病
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内容提要
本研究提出CELD框架，解决糖尿病视网膜病变与其他疾病识别不足的问题。在有限标注数据下，模型分类能力逐步提升，最终在公开数据集上实现91%的准确率，为眼科疾病的早期检测提供支持。
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关键要点
- 本研究提出CELD框架，解决糖尿病视网膜病变与其他疾病识别不足的问题。
- 在有限标注数据下，模型分类能力逐步提升。
- 最终在公开数据集上实现91%的准确率。
- 该研究为眼科疾病的早期检测提供支持。
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