机器智能辅助诊断眼底病变综述
人工智能技术在医学影像中心里眼底血管病变诊断的应用研究
人工智能技术在医学影像中心里眼底血管病变诊断的应用研究近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，它在医学领域的应用也越来越广泛。
特别是在眼底血管病变的诊断方面，人工智能技术正逐渐成为医学影像中心的重要工具。
本文将探讨人工智能技术在眼底血管病变诊断中的应用研究，并对其带来的影响进行分析。
眼底血管病变是一种常见的眼科疾病，它包括糖尿病视网膜病变、高血压视网膜病变等。
传统的眼底血管病变诊断主要依赖医生的经验和专业知识，但这种方法存在一定的主观性和局限性。
而人工智能技术的出现为眼底血管病变的诊断带来了新的可能性。
一方面，人工智能技术可以通过对大量的眼底影像进行学习和训练，建立起准确的诊断模型。
通过深度学习算法，人工智能可以识别眼底影像中的血管异常、出血、渗出等病变，从而辅助医生进行诊断。
与传统的诊断方法相比，人工智能技术能够提供更加客观、准确的诊断结果，减少了医生的主观因素对诊断结果的影响。
另一方面，人工智能技术还可以对眼底影像进行自动分析和处理，提取出更多的信息。
例如，通过对眼底血管的分析，人工智能可以计算出血管密度、血管直径等指标，从而更好地评估病变的程度和发展趋势。
这些指标的提取可以为医生提供更多的参考信息，帮助他们制定更合理的治疗方案。
此外，人工智能技术还可以进行眼底影像的自动筛查，提高疾病的早期诊断率。
眼底血管病变在早期通常没有明显的症状，而通过对大量的眼底影像进行分析，人工智能可以及时发现病变的迹象，从而提醒医生进行进一步的检查和诊断。
这种早期筛查的方式可以帮助患者更早地接受治疗，减少疾病的进展和并发症的发生。
然而，人工智能技术在眼底血管病变诊断中的应用也面临一些挑战和问题。
首先，人工智能技术需要大量的标注数据进行训练，而这些数据的获取和标注是一项耗时、费力的工作。
其次，人工智能技术的准确性和可靠性需要得到进一步的验证和评估。
虽然人工智能可以提供辅助诊断的结果，但最终的诊断还需要医生的判断和决策。
眼底病变智能诊断
汇报人：日期:•眼底病变智能诊断系统概述•眼底病变智能诊断系统工作原理•眼底病变智能诊断系统实践成果•眼底病变智能诊断系统未来发展•结论与展望•参考文献眼底病变智能诊断系统概述眼底病变是许多常见眼病的早期表现，如糖尿病视网膜病变、高血压视网膜病变、黄斑病变等，早期发现和治疗对于预防视力丧失至关重要。
传统的眼底检查主要依赖医生的经验和技能，但受到医疗资源不足、医生间诊断差异等因素影响，许多患者未能得到及时和准确的诊断。
随着人工智能技术的发展，眼底病变智能诊断系统应运而生，为眼科医生提供了重要的辅助诊断工具。
背景介绍系统可对眼底照片进行自动分析和诊断，输出可能存在的病变类型和风险等级，为医生提供参考意见。
适用于各级医疗机构，包括基层医院、眼科专科和大型综合性医院等。
适用于各种眼底病变的早期筛查和诊断，包括但不限于糖尿病视网膜病变、高血压视网膜病变、黄斑病变等。
系统应用范围自动化程度高诊断速度快学习能力可追溯性系统优势01020304系统可自动对眼底照片进行分析，减少人为因素的干扰，提高诊断的准确性。
系统可快速处理和分析大量的眼底照片，缩短了诊断时间，提高了诊断效率。
系统能够根据大量的数据和经验不断学习和优化，提高诊断的准确性和灵敏度。
系统可对诊断结果进行记录和追溯，方便医生进行回顾和分析。
眼底病变智能诊断系统工作原理采用高分辨率、高清晰度的眼底图像采集方式，通常使用眼底相机或扫描仪进行采集。
采集方式光源选择图像质量选择适合人眼观察和相机拍摄的光源，通常采用冷光源或LED光源。
影响图像质量的因素包括分辨率、对比度、曝光时间等，需要根据实际情况进行调整和优化。
030201图像采集采用滤波技术去除图像中的噪声，如椒盐噪声、高斯噪声等。
图像去噪采用对比度增强、直方图均衡化等技术提高图像的对比度和清晰度。
图像增强将图像中的感兴趣区域与背景进行分离，以便后续的特征提取和分类识别。
图像分割图像预处理提取图像中的纹理特征，如粗糙度、颗粒度等，用于描述病变区域的外观和结构。
基于机器学习的眼底疾病自动诊断技术研究
基于机器学习的眼底疾病自动诊断技术研究1.背景介绍眼底疾病是一种常见的眼科疾病，如青光眼、糖尿病视网膜病变、黄斑变性等比较常见。
当患者出现视力异常时，医生通常会通过眼底照相分析来做出初步的诊断，这需要医生长时间地观察和分析眼底照片，所以这个过程相当繁琐和耗时。
同时人工诊断可能存在一些误判和主观因素。
2. 机器学习在眼科领域的应用机器学习技术可以通过对大量眼底照片的学习和分析来实现对眼底疾病的自动诊断。
这种技术在眼科领域得到了广泛的应用，例如Google DeepMind开发的“EyePACS”系统，Alibaba 阿里健康研发的AI医疗“ET医疗影像助理”等。
3. 数据采集和预处理一般情况下，机器学习算法需要大量的数据来训练模型，因此，在眼底疾病自动诊断技术的开发中，数据采集和预处理相当重要。
我们需要收集不同类型的眼底背景照片和眼底疾病病例照片，在收集数据的同时，还需要对这些数据进行预处理来提高算法的准确度。
4. 特征提取眼底疾病病例照片中包含着大量的信息，机器学习算法需要提取有用的特征。
常用的特征提取方法包括全局特征和局部特征两种。
局部特征能够更准确地反映疾病的特征，但是全局特征可以更全面的描述整个病例。
5. 机器学习算法应用在眼底疾病的自动诊断过程中，针对不同的算法特点，可以选择不同的机器学习算法。
例如，卷积神经网络(CNN)能够自动从视网膜图像中学习特征，用于定位和分类疾病。
支持向量机(SVM)也可以用于分类并区分不同的眼底疾病。
此外，随着深度学习技术的快速发展，通过使用自编码器对低维图像进行重构和恢复，以及使用生成对抗网络来合成一些有机底形态的疾病图像等方法已经得到实践证明。
6. 算法的优化和模型的评估通过优化机器学习算法，可以提升深度学习模型的泛化能力和确诊准确性。
常见的算法优化方法包括学习率控制，批量规范化，金融数据预处理等。
评估模型的一种常用指标是ROC曲线，另一种是混淆矩阵，可以统计算法预测结果中正确和错误分类的数量，进而分析算法的准确性和精度。
基于青光眼影像的人工智能辅助诊断技术及进展
基于青光眼影像的人工智能辅助诊断技术及进展一、综述随着人工智能技术的不断发展，其在医学领域的应用也日益广泛。
青光眼作为常见的眼科疾病，对患者的生活质量和视力造成严重影响。
基于青光眼影像的人工智能辅助诊断技术取得了显著的进展，为青光眼的早期诊断、病情评估和治疗效果预测提供了有力支持。
青光眼影像学检查主要包括眼底荧光素血管造影(FFA)、光学相干断层扫描(OCT)和超声生物显微镜(UBM)等。
这些影像学检查可以直观地反映眼内结构的变化，为青光眼的诊断提供重要依据。
传统的青光眼诊断方法主要依赖于专业医生的经验和知识，存在诊断准确性和效率方面的局限性。
研究如何利用人工智能技术提高青光眼影像的分析和诊断能力具有重要的理论和实践价值。
基于青光眼影像的人工智能辅助诊断技术主要包括图像分类、目标检测、特征提取和模式识别等方面。
深度学习技术如卷积神经网络(CNN)在青光眼影像分析中取得了显著的成果。
通过对大量标注好的青光眼影像数据进行训练，模型可以自动学习和识别不同类型的青光眼病变，从而实现快速、准确的诊断。
结合其他辅助诊断手段，如眼底OCT、UBM等，可以进一步提高青光眼影像的诊断准确性。
尽管基于青光眼影像的人工智能辅助诊断技术取得了一定的进展，但仍面临一些挑战和问题。
如何处理高分辨率、多模态的青光眼影像数据；如何克服光照不均、对比度低等图像质量问题；如何提高模型的泛化能力和鲁棒性等。
随着人工智能技术的不断发展和完善，基于青光眼影像的人工智能辅助诊断技术有望在青光眼的预防、诊断和治疗方面发挥更大的作用。
A. 研究背景和意义随着全球人口老龄化趋势的加剧，青光眼(Glaucoma)这一常见的视网膜疾病已成为导致视力丧失的主要原因之一。
根据世界卫生组织(WHO)的数据，全球约有7000万人患有青光眼，而其中仅有110的患者能得到及时诊断和治疗。
开发一种高效、准确的青光眼辅助诊断技术具有重要的现实意义。
人工智能(AI)技术在各个领域取得了显著的进展，特别是在图像识别和分析方面。
人工智能在眼科诊断中的应用
人工智能在眼科诊 断中的实践案例
糖尿病视网膜病 变：一种常见的 糖尿病并发症， 可能导致视力下
降甚至失明
添加标题
人工智能技术： 利用深度学习算 法，对糖尿病视 网膜病变的图像 进行识别和分析
添加标题
实践案例：某研 究团队使用人工 智能技术对糖尿 病视网膜病变的 图像进行识别和 分析，准确率达
到95%以上
辅助医生诊断： 图像识别技术可 以作为医生的辅 助工具，帮助医 生更准确地诊断 疾病
提高患者满意度： 通过图像识别技 术，可以更快地 诊断出疾病，提 高患者的满意度
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提高诊断效率：人工智能可以快速分析大量数据，辅助医生做出更准确的诊断。 降低误诊率：人工智能可以识别人类难以察觉的疾病特征，降低误诊率。 辅助医生决策：人工智能可以为医生提供治疗方案的建议，辅助医生做出更合理的决策。 提高患者满意度：人工智能可以提高诊断速度，减少患者等待时间，提高患者满意度。
模型泛化能力：眼科疾病的多样性和 复杂性可能导致模型泛化能力不足
医疗伦理问题：人工智能在眼科诊 断中的应用可能涉及到医疗伦理问 题，如隐私保护、责任归属等
提高诊断准确性：人工智能可以帮助医生更准确地诊断眼科疾病 提高诊断效率：人工智能可以快速处理大量数据，提高诊断效率 降低医疗成本：人工智能可以减少对医生的依赖，降低医疗成本
利用深度学习技术，对白内障 图像进行识别和分析
通过大量病例数据的训练，提 高诊断准确性
辅助医生进行诊断，提高诊断 效率
降低误诊率，提高患者满意度
人工智能在眼科诊 断中的挑战与前景
数据量不足：眼科疾病的数据量相对 较少，可能导致模型训练效果不佳
标注困难：眼科疾病的诊断需要专业 知识，标注过程可能存在困难
利用人工智能技术辅助眼底疾病OCT影像诊断的应用研究
利用人工智能技术辅助眼底疾病OCT影像诊断的应用研究近年来，随着人工智能技术的快速发展，其在医疗领域的应用也日益广泛。
眼底疾病是导致失明的重要原因之一，而OCT（光学相干断层扫描）影像是眼底疾病诊断的重要工具。
本文将探讨利用人工智能技术辅助眼底疾病OCT影像诊断的应用研究。
一、人工智能技术在眼底疾病OCT影像诊断中的优势人工智能技术在眼底疾病OCT影像诊断中具有许多优势。
首先，人工智能技术可以对大量的OCT影像进行自动化分析，大大提高了工作效率。
传统的眼底疾病诊断需要医生手动分析OCT影像，耗时且容易出现主观误差。
而利用人工智能技术，可以实现快速而准确的影像分析，为医生提供更可靠的诊断结果。
其次，人工智能技术可以通过学习大量的OCT影像数据，提取出眼底疾病的特征，并建立起准确的诊断模型。
这种模型可以根据患者的OCT影像，判断是否存在眼底疾病，并提供相应的诊断建议。
相比传统的诊断方式，人工智能技术能够更加客观地评估患者的眼底状况，降低了诊断的主观性。
此外，人工智能技术还可以对眼底疾病的发展趋势进行预测。
通过分析大量的OCT影像数据，人工智能可以识别出眼底疾病的早期迹象，并给出相应的预防措施。
这对于眼底疾病的早期诊断和治疗具有重要意义，可以避免疾病的进一步恶化，提高患者的生活质量。
二、人工智能技术在眼底疾病OCT影像诊断中的应用实例目前，人工智能技术在眼底疾病OCT影像诊断中已经取得了一些令人瞩目的成果。
例如，一些研究团队利用深度学习算法，开发出了能够自动诊断黄斑变性的系统。
这种系统可以通过分析患者的OCT影像，判断黄斑变性的程度，并预测其发展趋势。
这对于黄斑变性的早期诊断和治疗具有重要意义，可以帮助医生更好地制定治疗方案。
另外，还有一些研究团队利用人工智能技术，开发出了能够自动诊断糖尿病视网膜病变的系统。
该系统可以通过分析患者的OCT影像，判断是否存在糖尿病视网膜病变，并评估其严重程度。
这对于糖尿病患者的眼底健康监测具有重要意义，可以帮助医生及时发现并治疗病变，降低失明的风险。
人工智能在眼底病变分类诊断中的应用研究
人工智能在眼底病变分类诊断中的应用研究随着科技的不断发展，人工智能在医疗领域的应用越来越广泛。
其中，人工智能在眼底病变分类诊断中的应用研究备受关注。
眼底病变分类诊断是一项复杂而繁琐的工作，需要医生对大量的眼底图片进行分析和判断。
而人工智能的出现，为眼底病变分类诊断提供了新的解决方案。
首先，人工智能在眼底病变分类诊断中的应用可以加快诊断速度。
传统的眼底病变分类诊断需要医生花费大量的时间和精力来分析和判断眼底图片中的病变情况。
而人工智能可以通过深度学习算法，快速而准确地对眼底图片进行分析和分类。
这样一来，医生可以将更多的时间用于其他重要的工作，提高工作效率。
其次，人工智能在眼底病变分类诊断中的应用可以提高诊断准确率。
眼底病变分类诊断是一项需要经验和专业知识的工作，而人工智能可以通过学习大量的眼底图片，建立起丰富的知识库。
当医生在诊断时，人工智能可以提供参考意见，帮助医生准确地判断病变的类型和程度。
这样一来，可以避免因医生个人经验和主观因素而导致的误诊和漏诊，提高诊断的准确性。
此外，人工智能在眼底病变分类诊断中的应用还可以帮助医生进行病情预测。
通过对大量的眼底图片进行分析，人工智能可以学习到不同病变类型的特征和发展规律。
当医生遇到新的病例时，人工智能可以根据已有的知识和模型，预测病情的发展趋势和可能的治疗方案。
这样一来，可以为医生提供更全面的参考信息，帮助医生做出更科学的治疗决策。
然而，人工智能在眼底病变分类诊断中的应用还面临一些挑战和限制。
首先，人工智能的模型和算法需要不断地更新和优化，以适应不断变化的眼底病变情况。
其次，人工智能的应用需要与医生的专业知识和经验相结合，形成一个相互协作的模式。
最后，人工智能在眼底病变分类诊断中的应用还需要考虑数据隐私和安全的问题，确保患者的个人信息不被泄露和滥用。
综上所述，人工智能在眼底病变分类诊断中的应用研究具有重要的意义和潜力。
通过加快诊断速度、提高诊断准确率和进行病情预测，人工智能可以为眼科医生提供更好的工具和支持。
复杂情况下眼底疾病智能辅助诊断关键技术研究与应用
复杂情况下眼底疾病智能辅助诊断关键技术研究与应用哎呀，最近老王总是抱怨眼睛疼，去医院检查也查不出个所以然来。
这可让我们这些关心他的朋友们着急坏了。
不过，好在现在科技发达，有了智能辅助诊断技术，我们可以帮老王解决这个问题。
今天，我就来给大家讲讲这个技术是怎么发挥作用的。
我们要了解什么是眼底疾病。
简单来说，就是眼睛底部的组织和血管出现问题，导致视力下降。
这种疾病有很多种，比如青光眼、白内障、黄斑病变等等。
这些疾病的症状和治疗方法都不一样，所以要想准确诊断，就需要用到智能辅助诊断技术。
那么，这个技术是怎么发挥作用的呢？我们可以把它分成三个部分来看：数据采集、数据分析和诊断建议。
1. 数据采集我们需要让患者坐在一个特殊的仪器前，通过瞳孔扫描的方式，把眼底的图像采集下来。
这个过程就像是给老王拍一张照片，只不过这张照片是用来观察他的眼睛的。
2. 数据分析接下来，我们要把采集到的数据传输到电脑上，然后利用专业的软件进行分析。
这个过程就像是给我们拍的照片进行后期处理，让它变得更加清晰明了。
在这个过程中，软件会自动识别出眼底疾病的特征，比如血管的形状、颜色等等。
3. 诊断建议我们要根据分析结果，给老王提供一个诊断建议。
这个建议会告诉他眼睛到底出了什么问题，以及应该怎么治疗。
这样一来，老王就可以根据建议去正规医院进行治疗了。
当然啦，这个技术还有很多可以改进的地方。
比如说，我们现在还不能完全依靠这个技术来诊断眼底疾病，还需要医生进行现场检查。
而且，这个技术的准确性还有待提高。
但是，随着科技的发展，相信这些问题都会得到解决的。
智能辅助诊断技术为我们解决眼底疾病的问题提供了很大的帮助。
它让我们能够更加准确地诊断患者的病情，从而为他们提供更好的治疗方案。
希望这个技术能够越来越普及，让更多的人受益。
毕竟，眼睛可是我们的“窗户”，保护好它们可不容小觑哦！。
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基于机器视觉的眼底病变辅助诊断1、眼科影像学在眼底病中的应用世界卫生组织公布的权威数据显示，中国已成为世界头号盲人大国，且存在高致盲风险的低视力人群数也位居全球第一。
据表明，面对总人数高达1.5亿之巨的盲人与存在视力问题的人群，平均每位眼科医生需要解决超过5000人的眼健康问题，几乎是一个“不可能完成”的任务。
存在着偏远地区缺少眼科专业医生，发达地区大型医院眼科医生供不应求的现状。
随着医学与现代科学的不断发展，医学影像学(Medical Imaging)就是众多与医学相关的新兴交叉学科之一，已广泛用于医学诊断领域，在临床应用中可为疾病的诊断提供大量科学和直观的依据，可配合临床的症状、化验等进行最终的准确病情诊断，也可很好地应用于治疗方面。
医学影像学是眼科疾病诊断的基础，可获取诊断和治疗所需的形态学、定性和定量的指标，其中，眼科影像学设备是眼科诊疗的关键。
眼科影像学诊断方法可分为：射线诊断(x线、CT和MRI等)、声像诊断(A超、B超、CDI和UBM)、眼底血管造影(FFA和ICGA)和光像诊断(角膜地形图、晶状体形状图和眼底地形图等)，见表1.表1 眼科影像学应用随着社会经济的迅速发展,生活水平的提高,生活模式的转变,以及人口老龄化的快速到来,全球糖尿病、高血压等病症的患病率和患者数正以惊人的速度增长。
以糖尿病为例，我国近20年来糖尿病患病率增长了10倍左右,根据世界银行亚太地区报告的预测,糖尿病将在下一个十年成为我国最流行的疾病。
糖尿病、高血压、高度近视患者都是患眼底病几率较大的人群。
糖尿病性视网膜病变、高血压导致的视网膜动脉硬化等属于眼底病变，都可能导致失明或视觉损伤。
眼底是指用肉眼无法窥见的眼球后段球组织，眼底疾病变包括了视网膜，脉络膜，视神经及玻璃体的炎症，肿瘤，各类血管的病变，各种变性疾病及多系统疾病引起的眼部病变。
不仅种类繁多，而且对视功能损害较大。
目前常见而又影响视功能的眼底疾病有糖尿病视网膜病变，老年性黄斑病变，视网膜静脉阻塞等等。
眼底疾病变常见于动脉硬汉，高血压，糖尿病，肾炎，贫血，流感，结核，高度近视，颅上位性病变等。
如果能够得到尽早的诊断和治疗，则可以有效的控制病情的发展；另一方面，通过对眼底病变的观察，可以辅助诊断其他疾病的发展。
常见的眼底病变影像诊断方式有：1、检眼镜。
目前常用的直接检眼镜检查方式，费时费力，一些瞳孔较小的患者需要进行散瞳，易引起眼压升高，不适用于高血压、青光眼等不适于进行散瞳检查的患者。
2、免散瞳眼底照相。
利用高感光原理,提高相机的感光度,使用较弱光线(瞳孔较大)对眼底进行照相，能够在短时间取得图像，如果不清晰，则可以通过现代技术手段降低误差，方便资料存储。
且成像清晰，能够看到更多细节，极缩短了诊断周期，并减轻了散瞳剂给患者带来的痛苦。
在控制质量上和二次取得图像方面，具有比较优势。
同时也能在小瞳孔的条件下，将眼底图像加以记录，防止胶片作为存储介质的缺点。
受试者能够取得良好依从性。
3、荧光素眼底血管制影。
是20世纪60年代兴起的眼科检查手段。
利用荧光素钠做为制影剂畴前臂静脉快速注入，当荧光素钠随血流进入眼底血管时，通过一组滤色片的眼底摄影机，持续拍摄眼底血管外染料轮回时接收激发光线发射出的荧光形态，以察看视网膜动态轮回的过程，从而得以体会眼底血管的微细结构和微轮回的变化，为诸多眼底病的发病机理、诊断、医治和预后评估供给按照。
但不适应于患严重心、肝、肾疾病者或对药物有过敏史者、孕妇。
作为近视、糖尿病、高血压等健康疾病的多发国家，目前眼底病患数量日益增大而医疗力量不足的现状，国家医改政策趋向于将病人留在社区，常见病、多发病、慢性病、眼科需接受分级治疗。
而社区的眼科医疗队伍更是严重缺乏。
如果能用人工智能辅助进行眼底照相图像筛选，对于合理国医改越眼底照相设备对于提高效率和整体治疗水平至关重要。
2、国外眼底病变辅助诊断研究的现状及存在的问题2.1国机器智能眼底病变辅助诊断研究现状目前国从事眼底病研究的单位主要是相关研究所及一些高校和与一些高校合作的公司，研究容与糖尿病和青光眼等疾病相关的居多，下面主要介绍一下对糖尿病视网膜病变的研究。
糖尿病视网膜病变(Diabetic Retinopathy , 简称DR)，发生在糖尿病损伤视网膜部的微小血管时，这种微小的血管会在视网膜上渗出血液和液体，形成微脉瘤、出血、硬性渗出物、棉花斑和静脉环等特征。
DR可广泛分为非增殖性糖尿病视网膜病变（NPDR）和增殖性糖尿病视网膜病变（PDR）。
此外，糖尿病视网膜病变也是糖尿病最常见的微血管并发症之一，一般可以分为亮病变和暗病变，亮病变包括硬溢出物和絮状体，暗病变包括微脉瘤和出血。
86%的1型糖尿病失明患者及约1/3的2型糖尿病失明患者因DR致盲,是成人失明的重要原因 ,在发达国家DR已成为其研究的首要容。
随着糖尿病患者数量急剧增多,因DR致盲和视力下降的患者日益增多。
现在医学上多采用眼底荧光血管造影检查的方法，由相关医学专家观察鉴定后给患者的情况下结论，在互联网+发展迅速的今天，视觉和听觉方面的医学病例研究越来越多的被注入了互联网的基因（特别是机器学习方面的因素）。
临床医学研究表明：糖尿病性眼病的早期病变可通过视网膜和细微视神经组织结构的医学图像信息具体相关描述如下：①2013 大学东波教授等人，在省科技厅计划项目“糖尿病性视网膜眼底图像早期病变检测关键技术研究”中，运用 Gabor 滤波并结合边缘抑制技术、多尺度和多滞后阈值等相关技术分割提取精细的血管结构；并运用多尺度匹配滤波和背景估计等相关技术对眼底病变中的微脉瘤检测，达到了40.9%的准确率。
（根据微脉瘤的视觉可观察性，可将其划分为四类：微弱的、常规的、显著的、邻近血管的，其中微弱的和邻近血管的微脉瘤往往很难被正确检测，根据相关材料在RetinopathyOnline Challenge上当时最好的检测结果为40%。
）②2008 交通大学研究生林蔚在指导老师继武的指导下，提出了基于K近邻图区域合并的视网膜硬性渗出自动检测研究算法。
同样是采用了眼底图像增强技术进行预处理，然后根据灰度、颜色、对比度等方面的特征进行提取和分类。
③2013 航空航天大学高玮玮等人，为寻求满足临床需求的硬性渗出自动检测方法,从而构建出基于眼底图像的糖尿病视网膜病变自动筛查系统,在利用Otsu阈值分割结合数学形态学快速提取出视盘的基础上,提出了两种硬性渗出自动检测方法(基于数学形态学的硬性渗出自动检测方法和基于RBF神经网络的硬性渗出自动检测方法),在此基础上还提出要采用后续处理以进一步提高检测精度,还就检测结果进行了比较。
与其他硬性渗出自动检测方法相比,这两种方法在保证较高检测精度的基础上,效率也较高;在这两种方法之间,基于数学形态学的方法精度更高,基于RBF神经网络的方法效率更高;结合临床对硬性渗出自动检测快速、可靠性的要求,得出基于RBF神经网络的方法作为糖尿病视网膜病变自动筛查系统中的硬性渗出自动检测方法性能更优。
④2014 大学燕红等人，提出基于SVM的眼底图像硬性渗出检测，对眼底图像进行数学形态学结合阈值方法的粗分割,得到硬性渗出的候选区域;然后在候选区域上提取特征,并在特征提取中引入调幅-调频(AM-FM)特征;接着用SVM分类出HEs（Hard Exudates 硬性渗出）和非HEs。
在公开的糖尿病视网膜病变图像库DIARETDB1上进行实验,结果敏感性为91.1%,特异性为94.7%。
表明该方法可对HEs进行可靠检测。
⑤2016华侨大学硕士杜雨峰在凌朝东教授的指导下，做了基于眼底图像的糖尿病视网膜病变检测系统的研究。
他们在文章中提出要开发一套便携式眼底病变诊断设备，使患者在视力受到损伤之前进行定期的眼底检查，这在及早发现和及时治疗方面将发挥关键的作用，同时也能帮助数百万处在医疗服务较差的地区的人们。
文章中他们提出：“由于受眼底图片质量的影响，大部分的实验正确率会很低”，也因此提出了增强眼底图片质量的方法：对眼底图像进行HSI空间转换，在强度空间中值滤波后运用对比度受限直方图均衡技术进一步增强图像质量。
接下来再将预处理好的眼底图像转换到色域更宽的lab空间，利用快速K均值聚类算法进行粗分割，然后利用SVM向量机对粗分候选区域进行硬性渗出（可能是高血压所导致的局部血管渗出，极有可能会损伤视力）提取。
2.2国外机器智能眼底病变辅助诊断研究现状由于各种因素的影响，国外科技发展进度一直处于领先状态，在眼底病研究方面，早在1996年，Gardner等人利用神经网络Back Propagation，BP）自动检测出了硬性渗出（Hard Exudates，HEs）；之后Walter 等人通过数学形态学对渗出物轮廓进行检测，然而作者忽视了渗出物边界产生的一些错误，而且没有从絮状物中分离出渗出物；后来，Niemeijer M 等人直接从彩色图像中分离渗出物、絮状斑和脉络膜玻璃疣；再后来，Sopharak A 等人采用Fuzzy C-Means 聚类算法对视网膜病变病人的免散瞳低对比度数字图像进行渗出物自动检测；最后，L.Giancardo 等人提出基于Kirsch边缘检测算子和稳态小波的分析方法，在数据集DMED 中对硬性渗出进行分离，并在通用数据集上进行测试取得了良好的检测效果。
当然各种新的方法也在陆续的提出，在这里就不一一赘述了。
下面是最近几年国外有关学者做的相关研究：①2008 新加坡南洋理工大学Acharya和Lim等人，根据糖尿病视网膜病变的各种特性，采用形态学图像处理技术和支持向量机（SVM）技术对糖尿病患者定期视网膜检查自动检测进行了相关的研究。
他们对331幅眼底图像进行分类，并得到了五种分类结果：正常视网膜，轻度非增殖性糖尿病视网膜病变，中度非增生性糖尿病视网膜病变，严重非增殖性糖尿病视网膜病变和增殖性糖尿病视网膜病变。
并使用图像处理技术从原始图像中提取出了血管、微量血液、渗出物和出血这四个特征，将这些特征传输SVM分类器进行分类，并达到了85%的准确率，82％以上的敏感度和86％的特异性（敏感度是实际有病而且被正确诊断出来的概率，特异性就是实际没病而且被正确诊断的概率，即敏感度高=漏诊率底，特异性高=误诊率低）。
试验中他们对分类器（朴素贝叶斯分类器，Mahalanobis和k-最邻近分类器）进行了比较发现Mahalanobis分类效果最佳。
②2011 在糖尿病科学与技术杂志上Jayanthi Sivaswamy和Gopal Datt Joshi博士基于大多数糖尿病患者不能接受定期眼科护理，通常在部分视力丧失发作后诊断的原因，提出并开发了一种基于web采集、分类糖尿病患者眼底病变图像的系统，预筛选系统来检查患者的眼底图像，并将有视网膜病变的患者信息转交给专家并反馈给患者，这样在很大程度上解决了专家稀缺的情况，而且它为初级保健者提供了一种低成本、有效且易于使用的筛选解决方案。