基于java+vue
的深度学习的眼底病变识别系统设计与实现的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
近年来，随着医学技术和人工智能的飞速发展，深度学习在医疗影像分析领域获得了广泛关注。视网膜病变，亦即眼底病变，是诸多常见致盲性眼病的主要诱因。诸如糖尿病视网膜病变、黄斑变性等疾病，往往由于早期缺乏明显症状，导致患者延误治疗时机，造成不可逆的视力损伤。而医学影像检测，特别是视网膜彩照（即眼底图像），成为眼科医生进行疾病筛查、早期发现和干预的重要手段。然而，由于专业医生资源稀缺，眼底图像判读过程费时费力，并且主观性较强，准确率存在一定波动，难以满足广泛的公共卫生需求。在这一背景下，引入深度学习技术，借助人工智能自动化识别眼底图像中的病变，已逐步成为推动眼底病变早发现、早诊断、精准筛查和辅助决策的重要尝试。
深度学习具有极强的特征提取和模式识别能力，尤其是在图像处理领域表现卓越。采用卷积神经网络（CNN）等模型，能够实现从大量原始眼底图像中自动学习、提取出微小、复杂的病变 ...