深度学习方法协助临床医生准确诊断糖尿病视网膜病变

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9月4日消息,来自芬兰阿尔托大学(Aalto University)的科学家们通过研究发现深度学习(Deep Learning)方式都需要协助临床医生准确诊断糖尿病视网膜病变及黄斑水肿,相关研究成果以“Deep Learning Fundus Image Analysis for Diabetic Retinopathy and Macular Edema Grading”为题,发表在Scientific Reports杂志上。

糖尿病视网膜病变是糖尿病在眼部主要并发症,是我国四大致盲眼病之一。而近年来发病率及致盲率有明显增高趋势。据统计,有10年糖尿病史者,7%有视网膜病变,15年者约25%,20年2型糖尿病患者,口服降糖药,其发生率为500%,注射胰岛素者为84%。糖尿病是糖代谢紊乱为主的多系统疾病,易原困着视网膜组织代谢紊乱,致使视网膜血管功能及形态异常。有时候,为外理并发症的发生,了解其早期症状,早发现早治疗具有重要意义。

科学家们通越深度学习的方式都需要快速诊断糖尿病视网膜病变及黄斑水肿,有时候一并都都都上能整理患者视网膜及黄斑的高分辨率图像(如图所示),对于糖尿病相关眼部并发症的诊断及治疗具有重要的临床意义。

深度学习(Deep Learning)是机器学习(Machine Learning)领域中一1个 多新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(Artificial Intelligence)。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次,有有哪些学习过程中获得的信息对诸如文字,图像和声音等数据的解释有很大的帮助。深度学习使机器都都都上能模仿视听和思考,外理了很多很多很多很多复杂的模式识别有哪些的疑问,使得人工智能相关技术取得了很大进步。