基于深度学习的白内障诊断系统研究OA

本文开发一种基于深度学习的白内障诊断系统,协助医生提高早期诊断效率和准确性.本文收集带标注的白内障裂隙灯图像构建数据集,进行数据扩增和预处理.采用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)设计了一个带有三分类全连接层的模型.利用迁移学习方法训练模型,从裂隙灯图像中提取关键特征进行分类.本文基于网络模型设计了白内障、轻度白内障和正常三分类的可视化界面以及应用程序,辅助医疗诊断.试验结果表明,该系统泛化能力良好,准确性高,在临床中应用可提升诊断效率,及时干预治疗,保护患者视力健康.