基于增强与迁移学习的糖尿病视网膜病变分级方法

摘要

糖尿病视网膜病变（DR）是全球视力丧失的主要原因，通过自动化视网膜图像分析进行早期诊断可显著降低失明风险。本文提出一种鲁棒的深度学习框架，结合迁移学习和大规模数据增强技术，解决类别不平衡和训练数据有限的问题。研究评估了包括 ResNet 和 EfficientNet 变体在内的多种预训练卷积神经网络架构，并在 APTOS 2019 数据集上进行验证。

在二元分类任务中，模型实现了 98.9%的准确率（精确度 98.6%、召回率 99.3%、F1 分数 98.9%、AUC 99.4%）；在更具挑战性的五级严重程度分类中，模型取得 84.6%的准确率和 94.1%的 AUC，优于现有方法。实验表明，EfficientNet-B0 和 ResNet34 在准确性与计算效率间达到了最佳平衡。

核心方法

1. 数据增强策略：采用类别平衡的过采样与几何变换（旋转、翻转等）缓解数据分布偏差。

2. 迁移学习框架：基于预训练模型（ImageNet 权重）进行微调，优化特征提取能力。

3. 模型评估：对比 ResNet18/34/50 和 EfficientNet-B0/B3，综合考量推理速度与性能指标。

实验结果

• 硬件配置：使用某机构提供的 GPU 集群进行训练，batch size 设置为 32。

• 关键指标：五级分类的混淆矩阵显示，模型对中度以上病变的识别灵敏度提升 12%-15%。

• 部署潜力：框架支持低资源环境部署，单张图像推理时间<50ms。

结论

该框架为临床 DR 筛查提供了可扩展的高精度解决方案，未来可集成至某中心的医疗影像分析平台。

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