MATLAB深度学习眼底图像辅助诊断系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB构建卷积神经网络模型，实现对眼底图像的自动分析与糖尿病视网膜病变筛查。支持图像预处理、病变特征提取与分级诊断，为临床提供高效辅助诊断工具。

详 情 说 明

基于卷积神经网络的眼底图像糖尿病视网膜病变自动检测系统

项目介绍

本项目是一个利用深度学习技术对眼底图像进行自动分析与诊断的智能医疗辅助系统。系统基于卷积神经网络（CNN），结合图像预处理与迁移学习技术，实现了糖尿病视网膜病变（Diabetic Retinopathy, DR）的自动化检测与分级。该系统能够辅助眼科医生进行早期筛查，提高诊断效率与一致性，适用于大规模人群的眼底疾病筛查场景。

功能特性

• 眼底图像预处理与增强：对输入的彩色眼底图像进行标准化、噪声抑制、对比度增强等操作，提升图像质量，为后续分析奠定基础。
• 病变特征自动提取：通过深度卷积神经网络自动识别并定位关键病理特征，包括微动脉瘤、出血点、硬性渗出物等。
• 糖尿病视网膜病变分级：依据国际临床分级标准，对病变严重程度进行自动分级（无病变、轻度、中度、重度、增殖性），并输出诊断置信度。
• 综合结果输出：提供病变区域的可视化标注图像、包含病变数量、位置、面积的定量分析报告、具体分级诊断结果以及基于分级的初步临床建议。

使用方法

1. 准备数据：确保待分析的眼底图像为JPEG或PNG格式，分辨率不低于1024×1024像素，图像内容需清晰包含视网膜区域、视盘、黄斑及主要血管结构。
2. 运行系统：执行主程序文件以启动分析系统。
3. 输入图像：根据程序提示，选择或输入需要分析的眼底图像路径。
4. 获取结果：系统处理完毕后，将在指定目录生成包含可视化结果、定量分析报告、分级诊断结果和临床建议的综合输出文件。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, Linux (Ubuntu 18.04 LTS 或更高版本), macOS (10.14 或更高版本)
• 软件环境：MATLAB R2020b 或更高版本
• 深度学习工具包：MATLAB Deep Learning Toolbox
• 图像处理工具包：MATLAB Image Processing Toolbox
• 硬件建议：建议使用配备独立显卡（如 NVIDIA GeForce GTX 1060 或更高型号，至少 6GB 显存）的计算机，以获得更快的处理速度。

文件说明

项目中的主程序文件（main.m）集成了系统的核心工作流程。其主要能力与作用包括：协调调用图像预处理模块，完成输入眼底图像的标准化与增强；加载并运行预先训练好的深度卷积神经网络模型，进行病变特征的自动提取与识别；依据网络输出结果，执行糖尿病视网膜病变的国际标准分级计算；最后，整合所有中间结果，生成并输出最终的可视化图像、定量分析报告、分级诊断结论及相应的临床建议文本。