基于深度学习算法的糖尿病视网膜病变(DR)早期检测与分级系统研究

来自阿尔及利亚Biskra眼科医院的研究团队开发了基于深度学习的糖尿病视网膜病变(DR)智能诊断系统。该研究通过构建2分类和5分类模型，在眼底图像分析中分别取得98.7%和96.2%的准确率，显著提升了DR早期筛查效率，为临床诊疗提供了可靠的人工智能辅助工具。

　　

糖尿病视网膜病变(Diabetic Retinopathy, DR)作为糖尿病最严重的微血管并发症之一，已成为全球范围内致盲的主要病因。这项创新性研究聚焦DR早期诊断难题，开发了基于深度神经网络的双重分类系统：既能实现"患病/未患病"的二元判别(2-class classification)，又可精确区分疾病进展的五个临床阶段——无病变(No DR)、轻度(mild)、中度(moderate)、重度(severe)和增殖期(proliferative DR)。

研究团队与Biskra眼科医院的临床专家深度合作，采用先进的计算机视觉算法处理眼底图像数据。模型在保持临床实用性的前提下展现出卓越性能，其96.2%的多分类准确率尤其令人瞩目，这意味着系统可像资深眼科医师一样识别细微的视网膜微动脉瘤、出血渗出等特征性病变。该技术突破不仅解决了传统人工诊断效率低下、成本高昂的痛点，更为资源匮乏地区提供了可靠的远程筛查方案。