基于智能手机的糖尿病视网膜病变自动诊断系统

糖尿病视网膜病变的早期诊断治疗未能惠及居住在农村地区的糖尿病患者。受过训练的眼科医生短缺、医疗中心有限以及诊断设备昂贵是其中的原因。尽管文献中已实现了许多基于深度学习的糖尿病视网膜病变自动诊断技术，这些方法仍无法提供即时诊断。这引发了对可由非专业人员使用的独立糖尿病视网膜病变诊断的需求。近年来全球智能手机的使用不断增加。糖尿病视网膜病变的自动诊断可部署在智能手机上，以便为居住在偏远地区的糖尿病患者提供即时诊断。本文提出并实现了基于Inception的卷积神经网络和基于二叉决策树的分类器集成，以检测和分类糖尿病视网膜病变。所提方法进一步导入智能手机应用以实现基于移动端的分类，提供了一个离线且自动的糖尿病视网膜病变诊断系统。