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【中文期刊】 吴美初 柯殷雨 等 《眼科新进展》 2024年44卷8期 663-667页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 阿尔茨海默病(AD)是一种不可逆的神经系统退行性疾病,早期筛查和诊断对有效治疗AD至关重要,然而AD诊断的复杂性使得基层筛查面临困难.视网膜作为中枢神经系统的外延,其变化与AD进展紧密相连,能够为非入侵性早期检测AD提供新途径.近年来,深度...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 赵爽 邱潇钰 等 《生物医学工程研究》 2024年43卷4期 316-323页ISTIC
【摘要】 为提高糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy,DR)的诊断效率,本研究提出了一种基于VOLO网络的DR分类模型.首先在Outlook attention中添加深度卷积模块,以提高注意力的表达能力;然后在注意力机制后端嵌入...
【关键词】 眼底图像；图像分类；Vision Transformer；
- 概要：
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【中文期刊】 钱会 韩红喆 等 《中华实用诊断与治疗杂志》 2026年40卷3期 266-271页ISTIC
【摘要】 目的 构建基于眼底彩照的近视性黄斑病变自动分类深度学习模型,探讨其应用价值.方法 收集2022年1月—2024年12月南京医科大学眼科医院采集的2 171张彩色眼底图像,按9∶1比例随机划分为训练集1 954张和测试集217张,用于模型学习...
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 陈明惠 王子昂 等 《激光与光电子学进展》 2026年63卷6期 250-258页
【摘要】 现有基于深度学习的糖尿病视网膜病变(DR)诊断模型虽然性能优异,但其性能提升常伴随模型复杂度增加,导致分类效率降低.对此,提出一种分类效果良好且高效的卷积神经网络CA-and-RepVGG.该模型以RepVGG为核心架构,结合坐标注意力(C...
【关键词】 医用光学；糖尿病视网膜病变分类；深度学习；
- 概要：
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【中文期刊】 梁平 熊彪 等 《深圳大学学报（理工版）》 2017年34卷3期 290-299页
【摘要】 评述糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy,DR)眼底图像自动分类方法的研究进展.介绍基于局部病灶的分类方法和基于全局图像的分类方法.其中,基于局部病灶的分类方法主要是渗出物、出血点和微血管瘤病灶的检测,根据检测出的病灶...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 方雨程 李瑞瑞 《中国体视学与图像分析》 2023年28卷4期 349-359页ISTIC
【摘要】 糖尿病视网膜病变眼底图像通常病灶尺寸较小且相似度较高,容易出现误诊和漏诊等情况,对其进行准确分类是一项重要且具有挑战性的任务.针对深度卷积神经网络分类不准确的问题,本文提出利用通道注意力模块(SE)来优化特征的提取,同时设计了一种基于层次树...
- 概要：
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【中文期刊】 万程 周雪婷 等 《中华实验眼科杂志》 2021年39卷9期 785-790页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的:对基于深度学习的ResNet50-OC模型彩色眼底照片质量多分类的效果进行评估。方法:纳入2018年7月在南京医科大学附属明基医院收集的彩色眼底照片PD数据集及EyePACS数据集，临床医师根据眼底图像的成像质量将其大致分为质量较好、...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Parashar, Deepak ; Agrawal, Dheraj Kumar ; 《Journal of digital imaging: the official journal of the Society for Computer Applications in Radiology》 2022年35卷5期 1283-1292页SCISCIEMEDLINE
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Zafar, Rumsha ; Sharif, Muhammad ; 等 《Current medical imaging reviews》 2018年14卷2期 251-262页
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Gifta Jerith, G. ; Nirmalkumar, P. ; 《Journal of Medical Imaging and Health Informatics》 2021年11卷9期 2450-2456页
【关键词】 Fundus Image Classification;Shearlets;Support Vector Machine;
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