眼底疾病智能识别基准：单次拍摄实现多种疾病检测

在眼科领域，早期眼底筛查是预防眼疾致盲的一种经济且有效的方式。临床上，由于医疗资源匮乏，人工诊断耗时且可能延误病情。随着深度学习的发展，一些关于眼科疾病的研究已取得良好结果，然而其中大多数仅基于单一疾病。在眼底筛查中，眼科医生通常会在双眼眼底图像上给出多种疾病的诊断，因此我们发布了一个包含8种疾病的数据集以贴合真实医疗场景，该数据集包含来自5000名患者双眼的10000张眼底图像。我们通过一些最先进的深度神经网络在其上进行了基准实验。我们发现简单地增大网络规模无法为多疾病分类带来良好结果，需要一种结构良好的特征融合方法来结合多种疾病的特征。通过本工作，我们希望推动相关领域的研究。