娄茹珍，徐 丽，蒋正乾，申林山

(哈尔滨工程大学 计算机科学与技术学院，黑龙江 哈尔滨150001)

0 引言

图像分类是计算机视觉领域的热门研究方向之一[1]，也是实现物体检测、人脸识别[2]、姿态估计[3]等研究的重要基础。图像分类技术具有很高的科学研究和实际应用价值，因此，图像分类与医学影像相结合成为研究的重点[4]。图像分类技术是指使用一种或者几种分类算法对输入的图像数据进行类别标注，应用场景较为广泛，例如：学生宿舍门口的人脸识别门闸就是人脸识别技术的一种具体实现；心脏病辅助诊断机器人通过对心电图图像的分类进行心律不齐的诊断也是图像分类技术的应用[5]。

根据数据统计发现，近年来，近视患病率呈现逐年增高的发展趋势，对人们的身体健康产生了严重的消极影响，在近视眼患者中有超过35%的患者患有重度近视[6]。近视会拉长眼睛的光轴，也有一定可能会带来视网膜或者络网膜的恶性病变。当近视度数逐渐加深会演变成高度近视便可能产生病理性病变，病理性病变会导致以下几种症状：络网膜或者视网膜发生退化、Fuchs斑和视盘区域萎缩等。因此，尽早地发现近视患者眼睛的病理性病变并及时采取治疗非常重要。在临床实践中，诊断和治疗策略的成功依赖于成像数据的评估，需要专家进行分析诊断。对眼成像数据的解释需要花费大量的经验和时间成本，因此，迫切需要具有与人类相当精度的模型来解决这个问题。……