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
- 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。
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- 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。
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- 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。
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- 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%。
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- 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。
