在国家大力发展人工智能和“健康中国”的时代背景下，以人工智能为核心的智慧医疗被看作是未来医学的重要发展方向之一，同时也是多学科交叉融合的高尖科技。医学图像的精准分析是智慧医疗在科学研究、临床诊断和治疗过程中的关键所在。丰富的影像资源使得眼科成为了最适合开展人工智能诊断的一个研究领域，展现出广阔的临床应用前景。本书响应“十三五”眼健康规划，阐述了眼底图像智能诊断理论与实践研究进展，同时，对眼底病变智能诊断中需要使用到的眼底图像增强、分割和分类等图像分析处理技术进行了研究，并对眼底图像智能诊断平台建设中存在的问题及解决方案进行了归纳，进一步阐述了眼底影像智能诊断技术未来的发展方向和技术突破点。

目录
第1章绪论1

1.1研究背景与意义1

1.2国内外研究现状3

1.2.1国内研究现状3

1.2.2国外研究现状4

1.3研究的思路及方法4

第2章眼底图像智能诊断技术理论与实践研究进展6

2.1眼底图像智能诊断技术理论6

2.2眼底图像智能诊断技术实践研究进展8

第3章眼底图像增强技术10

3.1图像增强技术概述10

3.2具有多尺度变换和无参考损失的无监督图像增强方法12

3.2.1方法实现13

3.2.2实验和结果19

3.2.3结论27

第4章眼底图像分割技术28

4.1图像分割技术概述28

4.2具有自监督学习的多任务密集网络的视网膜血管分割方法30





4.2.1方法实现31

4.2.2实验和结果38

4.2.3结论43

4.3嵌入卷积U形网络中的Transformer的视网膜血管分割方法43

4.3.1方法实现46

4.3.2实验和结果50

4.3.3结论59

第5章眼底图像分类技术60

5.1图像分类技术概述60

5.2通过关系学习和知识提炼识别长尾多标签视网膜疾病62

5.2.1方法实现63

5.2.2实验和结果67

5.2.3结论71

5.3使用重叠窗口且具有动态上下文位置偏差的局部和全局视觉变换器71

5.3.1方法实现75

5.3.2实验和结果81

5.3.3讨论87

5.3.4结论88

第6章眼底图像智能诊断平台建设中存在的问题及解决方案90

6.1眼底图像智能诊断平台建设中存在的问题92

6.2眼底图像智能诊断平台建设中存在的问题的解决方案探讨94

第7章总结与展望97

7.1总结97

7.2展望98