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
近日，來自芬蘭阿爾托大學(xué)(Aalto University)的科學(xué)家們通過研究發(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。
圖 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)過程中獲得的信息對諸如文字，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)器能夠模仿視聽和思考，解決了很多復(fù)雜的模式識別難題，使得人工智能相關(guān)技術(shù)取得了很大進(jìn)步。
