分享论文深度学习方法在糖尿病视网膜病变

由于糖尿病视网膜病变(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。北京邮电大学宋美娜组在自动化学报上发布综述论文《深度学习方法在糖尿病视网膜病变诊断中的应用》。

论文从深度学习方法在糖尿病视网膜病变诊断中的最新研究进展、糖尿病视网膜病变诊断的一般流程、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。

相关知识

基于深度学习的DR智能诊断系统发展现状

数据集及医学图像标注

糖尿病视网膜病灶区域检测

糖尿病视网膜病变等级分类

基于OCT影像的眼部疾病诊断

模型

评估

挑战

总结

阅读这篇综述，可以获悉深度学习方法在糖尿病视网膜病变诊断应用中的发展现状、未来发展方向以及面临的挑战。机器视觉、尤其是深度学习医学影像的研究者们可以进行参照对比，加快该领域研究的成熟度和临床落地应用。

由于篇幅有限，综述论文将分成三篇推送来进行连载分享，本篇推送为第二篇，本推送分享的是综述论文的第三章：数据集及医学图像标注和第四章：糖尿病视网膜病灶区域检测的内容。

如您现在就想了解综述的全部内容，







































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