#眼底图像分析

深度学习框架提升糖尿病视网膜病变眼底图像分析

糖尿病视网膜病变（DR）是糖尿病患者视力损害的主要原因之一。早期检测和准确分级对于及时临床管理至关重要。然而，由于病变外观和图像质量的变异性，开发鲁棒的自动解释和分级模型仍具挑战性。本研究提出了一种基于DenseNet121骨干网络并初始化CheXNet权重的深度学习框架，集成卷积块注意力模块（CBAM）以增强特征表示，并使用梯度加权类激活映射（Grad-CAM）提供模型预测的可视化解释。该模型在APTOS 2019和DDR数据集上分别达到96.12%和96.33%的准确率，优于其他几种卷积神经网络架构。结果表明，结合CBAM可以提高DenseNet121框架内的鉴别特征学习能力。尽管模型在两个公共数据集上表现出色，但仍需进一步前瞻性评估和外部验证以确定其在实际临床环境中的适用性。