【摘 要】
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为提高眼科医生通过视网膜病变诊断糖尿病的效率，减轻眼科医生的工作量。采用深度学习技术，提出改进的糖尿病性视网膜病变的检测方案。针对眼底图片提出合理的图像预处理方法，通过优化的深度残差网络模型对数据集进行训练。并对模型的性能指标在公开数据集上进行相应的度量，并对结果进行分析。实验结果表明，预测的效果与专业的眼科医生较为接近，具有实际应用价值。
【基金项目】
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湖南省教育厅科学研究课题（No.20C0092）研究成果； 湖南省自然科学基金项目（2020JJ7089）；
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为提高眼科医生通过视网膜病变诊断糖尿病的效率，减轻眼科医生的工作量。采用深度学习技术，提出改进的糖尿病性视网膜病变的检测方案。针对眼底图片提出合理的图像预处理方法，通过优化的深度残差网络模型对数据集进行训练。并对模型的性能指标在公开数据集上进行相应的度量，并对结果进行分析。实验结果表明，预测的效果与专业的眼科医生较为接近，具有实际应用价值。
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