基于ResNet50和VGG16深度学习模型的糖尿病视网膜病变图像分类与早期诊断研究
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糖尿病视网膜病变（Diabetic Retinopathy, DR）是糖尿病患者常见的并发症，若未能及时诊断和治疗，可能导致严重的视力丧失。本文提出了一种基于深度学习的糖尿病视网膜病变图像分类方法，旨在通过计算机视觉技术辅助眼科医生进行早期诊断。本研究使用了ResNet50和VGG16两种经典卷积神经网络（CNN）模型，分别对不同分期的糖尿病视网膜病变进行分类，包括无糖尿病视网膜病变（No DR）、轻度非增殖性糖尿病视网膜病变（Mild NPDR）、中度非增殖性糖尿病视网膜病变（Moderate NPDR）、重度非增殖性糖尿病视网膜病变（Severe NPDR）和增殖性糖尿病视网膜病变（PDR）。
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