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融合注意力机制模型的视网膜病变检测应用研究

An applied study of retinopathy detection by incorporating an attentional mechanism model
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摘要 基于糖尿病性视网膜病变高发病率、诊断过程耗时、经验丰富医生短缺的问题,开发一套辅助视网膜病变诊断系统显得尤为重要。前端交互采用Vue和Antd技术,后端架构使用FastAPI和Nginx,将深度学习算法部署在Web端上,开发了一套糖尿病性视网膜病变检测系统。该系统帮助患者及时了解病情进展,医生能够根据系统提供的分割和预测结果为患者制定合适的治疗方案,大幅缩短了诊断时间,有助于糖尿病患者疾病的早期发现和治疗。 Due to the high prevalence of diabetic retinopathy,the diagnostic process can be time-consuming,and there is a shortage of experienced doctors.Therefore,it is important to develop a paramedical system.A system for detecting diabetic retinopathy was developed using Vue and Antd technologies for front-end interaction,FastApi and Nginx for back-end architecture,and deploying deep learning algorithms on the Web side.The system assists patients in monitoring the progression of their disease.Doctors can then formulate appropriate treatment plans based on the segmentation and prediction results provided by the system.
作者 徐常转 Xu Changzhuan(Department of Information,Guizhou Provincial People’s Hospital,Guiyang 550025,China)
出处 《现代计算机》 2024年第16期51-56,共6页 Modern Computer
基金 贵州省人民医院青年基金(GZSYQN202221)。
关键词 糖尿病性视网膜病变 辅助诊疗系统 深度学习 系统设计 diabetic retinopathy assisted diagnosis and treatment system deep learning system design
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