文章摘要:针对糖尿病性视网膜图像数据集的不均衡、组织形态的特征提取不充分、分级准确率不高等问题，本文提出一种基于DR-Net模型的改进识别算法，Improved DR-Net。本文选用Kaggle失明检测竞赛数据集APTOS2019Dataset，采用多种数据增强策略扩充数据集，并引入Eye-PACS数据集进行无偏修正，同时采用高斯滤波等形态学方法增强眼底图像特征；对ResNext50聚合残差结构进行预训练，通过迁移学习对基线模型进行参数及结构微调；引入空洞卷积代替普通卷积，融合注意力机制进一步优化模型性能。测试结果表明，本文所提的ImprovedDR-Net模型大大提高了糖尿病视网膜病变分级的准确率：阳性预测值（PPV）97.9%，阴性预测值（NPV）98.03%，准确率达到98.04%，远高于同类算法。本文结合深度学习技术辅助视网膜病变的筛查，对于视网膜病变的早期自动筛查具有一定的指导意义。

文章关键词:糖尿病视网膜,深度学习,形态学处理,聚合残差网络,迁移学习,注意力机制,

项目基金:国家自然科学基金项目资助（51876194）,

论文作者:郑雯 沈琪浩 任佳 

作者单位:浙江理工大学机械与自动控制学院 

论文分类号: R587.2;R774.1;TP391.41;TP18

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