【源码】基于PythonPyTorch框架的糖尿病视网膜病变与黄斑病变诊断系统

项目简介

本项目是一个基于深度学习模型的图像处理系统，专注于糖尿病视网膜病变（DR）和年龄相关性黄斑病变（AMD）的自动诊断。借助光学相干断层扫描（OCT）图像分析，可辅助医生进行疾病诊断，提升诊断效率与准确性。

项目的主要特性和功能

1. 原型系统开发：运用HTML、CSS和JavaScript技术，结合Python Django框架，打造用户友好的原型系统，支持图像上传、诊断结果展示和历史记录查询。
2. 深度学习模型训练：采用PyTorch框架，实现ResNet、DenseNet、VGG、ResNeXt和宽ResNet等多种深度学习模型用于图像分类，集成三维卷积注意力机制（TCAM）提取三维OCT图像血管权重信息，提高分类准确率。
3. 多模型集成：支持多种深度学习模型集成，用户可按需选择合适模型诊断，还能调整模型参数优化性能。
4. 模型训练与验证：支持分布式训练、学习率调整、模型保存和加载，通过准确率、精确率、召回率等指标评估模型性能。
5. 数据预处理：支持OCT图像数据的裁剪、缩放、归一化等预处理操作，适配模型输入。

安装使用步骤

1. 环境准备：安装Python、PyTorch、TensorBoard等必要依赖库。
2. 数据准备：收集并预处理OCT图像数据集，保证数据格式适配模型输入。
3. 模型训练：运行训练脚本，选择合适模型进行训练。
4. 模型验证与评估：运行验证脚本，评估模型性能，确保达到预期效果。
5. 原型系统部署：部署原型系统，将训练好的模型集成到系统中。
6. 用户交互：通过原型系统界面上传图像，进行疾病诊断，查看诊断结果和历史记录。

下载地址

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