眼视光影像学论文引言范文

眼视光影像学是一门研究与检测眼部疾病的重要学科，随着科技的进步和人们对眼健康重视程度的提高，越来越多的研究开始关注眼视光影像学。在眼视光影像学领域，数码眼底相机、超声扫描和光学断层扫描成像等技术的出现和发展，为眼部疾病的早期诊断和有效治疗提供了重要手段。

眼疾中的青光眼是常见病之一，它通过使前房爆发性升高导致神经纤维损害和视网膜神经节细胞减少而进一步导致视野缺损。青光眼造成的视力损失是不可逆的，因此，早期的诊断和治疗可以防止疾病的进一步发展和视力的持续下降。

然而，眼底图像是眼部疾病早期诊断和治疗中的重要组成部分。在现实情况下，专业医生通常需要准确地感知和检查CR /DR眼底图像，而这个过程必须极其准确和细致。由于人类感知和偏见的存在，受训医生可以产生偏差，从而导致误诊率和漏诊率很高。

究竟何种手段可以在眼底疾病的早期处理过程中提高效率、精度、可追溯性和标准性？那就是采用计算机视觉技术加密治疗。基于深度学习的自动诊断系统已经成为研究的热点，包括多层感知机（Multilayer Perception）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network）等。总体而言，在眼底疾病的检测和处理方面，深度学习系统显示出了相对较高的敏感性和特异性。

鉴于目前的检测算法，对图像分割算法和对比提取具有更强的应用需求，因此本文提出了改进的响应卷积神经网络模型，并以以GIS（glandular and stromal tissues）分界线获取和平局二元分类为例。首先，将CAMs（class activation maps）视作定位问题，引入Map作为分类器，以SAT-I（Saliency-Attention）提取相关结构特征。其次，采用古英国病例数据重新拓展数据集，并基于迁移式学习和微调技术来优化网络。最后，通过对比实验证明了改进算法的有效性和准确性。

本文所描述的深度学习系统成为未来处理CR/DR眼底图像的研究方向，因为它可以减少查阅的时间、降低查阅的仔细程度和降低错误率。