面向医学应用的CV系统设计方法：数据、架构与人工智能

本文介绍了一种用于眼底图像分析的创新软件系统，该系统有意偏离了传统的筛查方法，选择不预测具体诊断。相反，我们的方法通过全面分析眼底结构的正常和病理特征来模拟诊断过程，将最终决策权交给医疗专业人员。我们的倡议旨在满足客观临床分析的需求，并寻求自动化和增强眼底图像检查的临床工作流程。该系统从总体架构到由人工智能模型驱动的模块化分析设计，都与眼科实践无缝对接。我们独特的方法结合了最先进的深度学习方法和传统计算机视觉算法，以提供对眼底结构全面而细致的分析。我们以本系统为例，提出了一种设计医学应用的独特方法论。全面的验证与确认结果证明了我们的方法在革新眼底图像分析方面的有效性，并具有在多个医学领域应用的潜力。