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Adaptive Class Learning for Screening Diabetic Disorders in Fundus Images
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内容提要
本研究提出了一种新的框架CELD，用于提高糖尿病视网膜病变在眼底图像中的识别能力。在有限标注数据下，该方法实现了91%的准确率，为早期检测眼科疾病提供了支持。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的框架CELD，用于提高糖尿病视网膜病变在眼底图像中的识别能力。
- 该方法在有限标注数据下，通过逐步增强模型分类能力，实现了91%的准确率。
- 早期检测眼科疾病对于预防视力损害和改善患者预后至关重要。
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