PerceptronCARE：一种基于深度学习的智能远距离视力学应用，用于糖尿病视网膜病变诊断
计算机视觉与模式识别
2025-09-25 v2
摘要
糖尿病视网膜病变是成年人视力损失的主要原因，也是全球主要的健康挑战，尤其是在资源匮乏的地区。本研究提出PerceptronCARE，一种基于深度学习的远距离视力学应用，旨在使用视网膜图像进行自动化糖尿病视网膜病变检测。该系统使用多个卷积神经网络，包括ResNet-18、EfficientNet-B0和SqueezeNet，以确定准确性与计算效率之间的最佳平衡。最终模型以85.4%的准确率对疾病严重程度进行分类，实现临床和远程医疗环境中的实时筛查。PerceptronCARE集成了云端可扩展性、安全的患者数据管理以及多用户框架，促进了早期诊断、改善了医生与患者之间的互动，以及降低了医疗成本。该研究突显了AI驱动的远程医疗解决方案在扩大糖尿病视网膜病变筛查访问方面的潜力，尤其是在偏远和资源受限的环境中。
引用
@article{arxiv.2509.18160,
title = {PerceptronCARE: A Deep Learning-Based Intelligent Teleophthalmology Application for Diabetic Retinopathy Diagnosis},
author = {Akwasi Asare and Isaac Baffour Senkyire and Emmanuel Freeman and Mary Sagoe and Simon Hilary Ayinedenaba Aluze-Ele and Kelvin Kwao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.18160},
year = {2025}
}