#视网膜图像分析

HOG-CNN：融合梯度直方图与卷积神经网络的视网膜图像分类

视网膜图像分析在早期检测和诊断糖尿病视网膜病变（DR）、青光眼和年龄相关性黄斑变性（AMD）等疾病中至关重要。然而，传统诊断流程依赖于人工解读，耗时且资源密集。为解决这些问题，研究提出了一种基于HOG-CNN混合特征提取模型的自动化临床决策支持框架。该模型将手工设计的梯度直方图（HOG）特征与预训练深度卷积神经网络EfficientNetB3学习到的表示相结合，从而捕捉视网膜图像中的局部纹理模式和高级语义特征。通过在APTOS 2019、ORIGA和IC-AMD三个公开基准数据集上的评估，HOG-CNN在二分类和多分类DR、AMD诊断以及青光眼检测中均表现出色，准确率和AUC值显著高于现有先进模型。此外，其轻量级和可解释的设计使其特别适合资源受限的临床环境。