该项目具备论文和软著支持,在西安市第九医院应用。技术核心;使用PyTorsh深度学习框架#于EcienNet构建了眼底病变非增生型病变分期(国际分期分为五个不同严重程度,0期为无明息病变4期为严重病变)模型接近国际先进水平。基于FasterRCNN两阶段检测网络基本架构使用新的训练方式对低分辨率的图片进行超分以及改进的特征金字塔结构构建了最终的模型。我们提出的检测模型在没有使用预先分割minpatches进行训练CNN网络的情况下,在E_ophtha_MA数据集上在(FalsePositivesperImage)FPIL>6时sensitivity大于0.8,超过了目前已知的算法和医生的表现。