基于病灶感知网络的糖尿病视网膜病变诊断
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。本研究解决了糖尿病视网膜病变（DR）诊断中，细小病灶识别和数据不平衡问题。提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的病灶感知网络，结合了注意力机制，显著提升了病灶信息的捕捉能力。实验结果显示，该网络在DR筛查中取得了0.967的曲线下面积，较主流方法平均提高了7.6%的精确度，展现了其在早期疾病检测中的潜在影响。
该研究使用卷积神经网络进行迁移学习，自动检测糖尿病视网膜病变。通过提出全面的DR检测方法，使用U-Net神经网络架构进行分割，该模型在视网膜病理评估中表现出潜力，有望改善糖尿病视网膜病变患者的预后。
