苗 玥 邢俊凤 杜鹏程

（1.内蒙古科技大学包头医学院计算机科学与技术系，内蒙古包头 014010；2.内蒙古科技大学包头医学院一附院 眼科，内蒙古包头 014010）

0 引言

糖尿病视网膜病变（Diabetic Retinopathy,DR）是影响全球数百万人视力丧失和失明的原因之一，DR 疾病的早期诊治对预防视力丧失起着极其重要的作用。如果糖尿病患者长期得不到治疗，最终会导致失明。糖尿病病程在10 年左右的患者，出现DR 病变的概率是50%，15年以上者患病概率达80%。糖尿病病情越重，病程越长，年龄越大，发病的概率就越高[1]。

DR 病变是视网膜区域小血管长期恶化导致急性视力损伤的主要原因。早期阶段，患者并不能察觉症状，不能在适当的时间进行检测，错过了最佳的检测时期。因此，越早干预，视力损伤就会越小[2]。通过定期筛查可以早发现、早治疗，减缓疾病的进展，筛查在临床诊断和治疗中起着很重要作用，可以防患于未然。

近年来，随着医学图像处理和深度学习的发展，深度学习技术已应用到DR 病变的检测和诊断中。基于深度学习方法的自动识别和DR 分级诊疗系统，可以更安全、准确、高效、无创地分析图像信息，并能检测、定位和分类疾病。因此，加快深度学习应用到眼部诊治中，有可能彻底改变现有的疾病诊断系统。基于图像的自动识别和DR分级诊疗系统有助于大规模DR 病人的筛查工作，提高临床工作效率，为缓解医疗资源短缺提供了新途径。

1 深度学习网络模型研究现状

1.1 早期的深度学习网络模型……

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