眼睛扫描与糖尿病视网膜病变出血突出。
周四，IBM宣布了它在对抗眼病方面的最新突破，新的研究方法可以帮助医生诊断和分类糖尿病视网膜病变(DR)。
DR是糖尿病的并发症，也是美国致盲的主要原因之一。利用深度学习和视觉分析技术，IBM的研究人员能够以86%的准确率对患者DR的严重程度进行分类。
这种方法只需20秒就可以识别和分类病变，这可以帮助更多的医生筛选更多的病人。目前，糖尿病患者由临床专家进行DR筛选，这一过程通常需要大量的人力和时间。
DR分为五个严重程度(无DR;温和的;温和的;严重的;增殖的DR)基于视网膜上的病变和视网膜血管的损伤。
IBM的疾病分类新方法结合了两种分析方法——卷积神经网络(CNN)和基于字典的学习来合并DR特定的病理。
研究结果在本周于墨尔本举行的IEEE生物医学成像国际研讨会上公布。
这项工作建立在IBM Research使用深度学习技术和图像分析技术来帮助诊断一系列眼病的基础上。IBM在医疗保健领域投入了大量资金，利用认知技术，在全球建立了12个研究实验室，重点研究从眼病到肺癌和黑色素瘤等一系列疾病的医学成像分析。
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