随着人工智能和深度学习技术的发展,深度学习在医学领域得到了广泛的研究和应用。从计算机辅助诊断的角度出发,深度学习尤其是卷积神经网络技术,在医学影像的处理和分析方面有着天然的优势。眼科是一门高度依赖影像检查的学科,本课题重点集中在老年性黄斑变性这一眼部疾病,通过深度学习技术和眼底图像,为计算机辅助黄斑变性诊断提供技术基础,为黄斑变性的早期诊断和定期筛查提供帮助。黄斑变性是一种致盲性眼病,需要通过及时诊断治疗和定期复查控制病情发展。本文旨在研究基于深度学习的黄斑变性眼底图像分类和预测方法,搭建独立的黄斑变性眼底图像数据库,训练并优化诊断模型,提高计算机辅助黄斑变性诊断的准确率。本文主要工作和贡献概括如下:1.本文通过收集数据,建立了一个独立的黄斑变性眼底图像数据集,包含眼底图像2763张,并由专业医疗人员进行初始分类,为黄斑变性诊断问题的研究提供了数据基础。2.本文对眼底图像数据集的质量问题进行分析,针对影响数据集质量的模糊,过曝,欠曝等图像问题,提出了一种包含预处理过程的无参考彩色眼底图像质量评价方法。该方法在评价眼底图像质量方面具有一定普适性,有利于高质量眼底图像数据集的建立。3.对深度学习中卷积神经网络的相关知识和使用场景进行调研,使用合适的迁移学习方式对黄斑变性数据集进行训练,对比了不同卷积神经网络模型在黄斑变性诊断问题上的效果,同时使用直接训练的方式对比证明了卷积神经网络技术和迁移学习在黄斑变性诊断方面的有效性。4.在对比实验的基础上,本文在网络结构和诊断模型设计两方面进行创新优化,提出了一种新的网络结构X-VGG和一种与黄斑区域结合的双线性网络诊断模型,该模型在本文建立的黄斑变性数据集上达到了92.4%的准确率。