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糖尿病性视网膜病（DR）是视力障碍的重要原因，表明对早期检测的关键需求和及时干预以避免视觉恶化。诊断DR本质上是复杂的，因为它需要通过经验丰富的特殊IST对复杂的视网膜图像进行细致的检查。这使得对DR的早期诊断对于有效治疗和预防最终失明必不可少。传统的诊断方法，依靠人类对这些医学图像的解释，就准确性和效率而言面临挑战。在本研究中，我们引入了一种新颖的方法，与这些传统方法相比，通过采用先进的深度学习技术，该方法在DR诊断方面具有优异的精度。这种方法的核心是转移学习的概念。这需要我们先前存在的，完善的模型，特别是InceptionResnetV2和InceptionV3，以提取功能和微调选择层，以满足此特定诊断任务的独特要求。同时，我们还提出了一个新设计的模型Diacnn，该模型是针对眼部疾病的分类而定制的。验证提出方法的功效，我们
转移学习的潜力和DIACNN模型
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