基于深度学习技术的糖尿病视网膜病变检测和分类的系统审查,使用 fundus 图像进行深度学习

科学领域:

• 眼科和医学成像学
• 医疗保健中的人工智能
• 计算生物学和生物信息学

背景情况:

• 糖尿病视网膜病变 (DR) 是全球视力障碍的主要原因,与长期糖尿病和血糖控制不良有关.
• 从 fundus 图像进行手动的 DR 评估是劳动密集型的,需要专门的专业知识,并为及时诊断带来挑战.
• 糖尿病及其眼部并发症的日益流行,需要有效和可扩展的诊断解决方案.

研究的目的:

• 审查人工智能 (AI) 方法,包括机器学习 (ML),深度学习 (DL) 和联合学习 (FL),用于糖尿病视网膜病变的检测.
• 检查各种神经网络架构的应用,如CNN,RNN和GAN,用于分析DR的 fundus图像.
• 讨论当前的数据集,绩效指标,生物标志物,查策略和人工智能驱动的DR诊断的未来研究方向.

主要方法:

• 对用于糖尿病视网膜病变的 fundus 图像分析的 AI 方法的全面审查.
• 检查深度学习模型,包括卷积神经网络 (CNN) 及其变体,用于特征提取 (血管,微动脉瘤,出血).
• 分析机器学习,深度学习和联合学习方法用于疾病检测,分级和评估.

主要成果:

• 人工智能,特别是像CNN这样的DL模型,在自动化对DR fundus图像的分析方面表现出巨大的潜力.
• 这些方法可以通过分析血管,排泄物和出血等关键特征来准确识别和分级DR.
• 联合学习为多个机构的协作模式培训提供了一种保护隐私的方法.

结论:

• 以人工智能为动力的工具,利用ML,DL和FL,为高效和准确的糖尿病视网膜病变查和诊断提供了一个有希望的途径.
• 进一步研究开发强大的DL模型和整合各种数据源对于提高诊断性能至关重要.
• 应对挑战并探索未来的方向将优化AI在打击糖尿病视网膜病变导致的视力丧失方面的作用.