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深度學(xué)習(xí)方法可協(xié)助臨床醫(yī)生準(zhǔn)確診斷糖尿病視網(wǎng)膜病變[圖]

    近日,來(lái)自芬蘭阿爾托大學(xué)(Aalto University)的科學(xué)家們通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)方法可以協(xié)助臨床醫(yī)生準(zhǔn)確診斷糖尿病視網(wǎng)膜病變及黃斑水腫,相關(guān)研究成果以“Deep Learning Fundus Image Analysis for Diabetic Retinopathy and Macular Edema Grading”為題,發(fā)表在Scientific Reports雜志上。

    科學(xué)家們通過(guò)深度學(xué)習(xí)的方法可以快速診斷糖尿病視網(wǎng)膜病變及黃斑水腫,并且同時(shí)能夠采集患者視網(wǎng)膜及黃斑的高分辨率圖像(如圖所示),對(duì)于糖尿病相關(guān)眼部并發(fā)癥的診斷及治療具有重要的臨床意義。

深度學(xué)習(xí)方法診斷糖尿病視網(wǎng)膜病變及黃斑水腫

    深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)是機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)領(lǐng)域中一個(gè)新的研究方向,它被引入機(jī)器學(xué)習(xí)使其更接近于最初的目標(biāo)——人工智能(Artificial Intelligence)。深度學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次,這些學(xué)習(xí)過(guò)程中獲得的信息對(duì)諸如文字,圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。深度學(xué)習(xí)使機(jī)器能夠模仿視聽(tīng)和思考,解決了很多復(fù)雜的模式識(shí)別難題,使得人工智能相關(guān)技術(shù)取得了很大進(jìn)步。

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