#自然启发算法

混合深度学习与自然启发算法实现精准眼底疾病分类

眼底成像技术是检测多种眼科疾病的重要手段，能够揭示黄斑、视盘、中心凹及血管的解剖变化，从而诊断糖尿病视网膜病变、青光眼、老年性黄斑变性、白内障和近视等病症。本研究提出了一种新的混合框架，结合了深度学习特征提取与自然启发算法，利用预训练的ResNet-18和GoogLeNet架构提取特征，并通过粒子群优化、灰狼优化器、差分进化、萤火虫算法和遗传算法进行优化。最终，应用K-近邻、高斯朴素贝叶斯、支持向量机和逻辑回归等机器学习分类器对优化后的特征集进行分类。在ODIR和RFMiD数据集上的实验表明，萤火虫算法与K-近邻（FAKNN）组合达到了最先进的性能，准确率、召回率、精确度、Kappa值、F1分数和曲线下面积均为100%。这一方法不仅提高了诊断准确性，还展示了显著的临床应用潜力，有助于早期干预和改善患者预后。