文摘建立基于VGG16预训练模型的睑板腺缺失程度识别系统.收集福建医科大学附属第二医院2015年1月至2020年12月2 000例患者的睑板腺图像.通过图像预处理、标注、裁剪等构建4 364张睑板腺MGH小数据集.利用VGG16的迁移学习方法,在小样本情况下进行睑板腺缺失程度识别,并探讨不同优化方法、学习率、迭代次数、批量大小、数据集划分比例对识别准确率的影响.当优化器为Adam、学习率为10-5、批量大小为60、迭代次数为100、训练集测试集比例为7∶3时,模型识别效果最好,准确率为90%,模型评估每张图不超于3 s.