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糖尿病视网膜病变识别系统设计与实现

摘要：

随着医学影像自动化分析技术的快速发展，糖尿病视网膜病变（DR）的早期诊断变得尤为重要。本研究开发了一种基于改进的生成对抗网络（GAN）的糖尿病视网膜病变识别系统，利用最新的RetinaGAN模型，该模型能够根据指定的DR等级生成高保真的病变图和眼底图像。我们修改了传统的StyleGAN架构以适应医学图像的特性，并集成了空间感知的归一化与去归一化（SPADE）网络来提高图像的实际应用价值。

在设计方面，我的系统首先通过RetinaGAN生成具有特定病变标记的病变图，然后使用SPADE