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摘要 — 糖尿病视网膜病变 (DR) 是一种眼部疾病，其特征是视网膜血管受损。如果不及时发现，可能会导致失明。及早发现和治疗 DR 可以大大降低视力丧失的风险。经过大量训练的专家通常使用彩色眼底照片来诊断这种可怕的疾病。与计算机辅助方法相比，由于全球糖尿病患者数量不断增加，眼科医生对 DR 视网膜眼底图像的手动诊断时间更长。因此，自动 DR 检测变得至关重要。随着对医学研究的重视，深度神经网络在医疗保健领域的应用取得了显着进步。这项工作的目标是确定 DR 的五个阶段：正常、轻度、中度、重度和增生性 DR。深度学习是提高性能的最流行方法之一，尤其是在医学图像的分类和解释方面。我们使用从 Kaggle 获得的大量眼底图像数据集对用于加速糖尿病视网膜病变 (DR) 检测的六种深度学习模型（Custom CNN、Resnet50、Densenet121、EfficientNetB0、EfficientNetB2 和 ViT）进行了评估。在五阶段 DR 分类中，准确率提高到 89%，精确率提高到 89%，召回率提高到 89%，F1 得分提高到 89%，结果表明 DenseNet121 模型的性能非常出色。
基于深度学习的糖尿病视网膜病变分析...
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