深度学习在糖尿病视网膜病变诊断中的技术应用综述  

作　　者：吴敬怡 于世泽 王文鼎 苗佳 冯玉颖 

机构地区：[1]邯郸科技职业学院计算机系,河北邯郸056046 [2]中船汉光科技股份有限公司信息安全事业部,河北邯郸056000

出　　处：《电脑编程技巧与维护》2025年第4期132-134,共3页Computer Programming Skills & Maintenance

摘　　要：糖尿病视网膜病变(DR)是导致失明的主要可预防疾病之一,因此DR的早期诊断和治疗十分重要。近年来,深度学习技术在医学影像分析中取得了显著进展,特别是在DR的自动化诊断与分级中展现了巨大的潜力。阐述了深度学习在DR诊断中的技术应用,重点讨论了卷积神经网络(CNN)、Inception和ResNet等模型的原理、关键技术及其在公开数据集上的表现。此外,还探讨了深入学习的技术优势、模型发展及未来的研究方向与挑战。

关 键 词：糖尿病视网膜病变 深度学习 自动诊断 图像分级 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]