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工作室项目:基于眼底图像的眼疾智能识别
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课程介绍

1、项目背景​​​​​​

  在眼科中,眼底筛查是一种经济有效的方法,可以尽早预防由糖尿病、青光眼、白内障、年龄相关性黄斑变性等引起的失明。下图展示了与正常视力相比,五种眼疾对应的模拟视觉状况(白内障、近视、糖尿病视网膜病变、年龄相关性黄斑变性和青光眼)。

  早期发现常见的眼部疾病是非常困难的,因为在疾病的早期阶段很少见到症状。例如,患有较长期糖尿病的人发展为糖尿病视网膜病变和糖尿病性黄斑水肿的机会较高。糖尿病眼病的早期征兆是微动脉瘤,其微小且难以检测。黄斑保证人的中心视力,黄斑积液会扭曲视力。老年人黄斑功能退化在早期是没有症状的。白内障也常见于老年人,它会降低人类的视力。青光眼是指一组导致视神经乳头受损的疾病,这是不可逆转的。此外,高血压会改变血管的形态结构,例如,直径变化和曲折改变。它可以产生心脑血管疾病,如中风和心脏病。最后,由于进行性视网膜色素上皮变薄和衰减,视力丧失在近视人群中也具有高风险。早期发现这些疾病可以预防视力损害和其他问题。

  本项目旨在利用人工智能技术开发自动眼病分类方法,以预防病变的进展,尽可能挽救眼底病患者的视功能。左眼和右眼的彩色眼底图像作为输入,也可以使用提供的其他信息,如患者的年龄、性别等。眼部疾病分类的目标是将患者分为八种类别,包括正常、糖尿病、青光眼、白内障、年龄相关性黄斑变性、高血压、近视和其他疾病/异常。

2、项目目标

   本项目旨在利用人工智能技术开发自动眼病分类方法,以预防病变的进展,尽可能挽救眼底病患者的视功能。

3、核心技术

  • Python数据分析
  • Python机器学习
  • TensorFlow2
  • Python深度学习
  • 图像处理

授课教师

数据分析讲师

课程特色

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