眼底疾病智能诊断技术的主要步骤和流程

传统机器学习算法用于眼底疾病的诊断主要依赖于先验知识和手工设计的特征提取算子，其主要步骤包括数据获取、数据预处理、图像的特征选择和提取、决策规则和分类器设计。常用的眼底彩照预处理方法有直方图均衡化、阴影矫正、高斯掩模卷积、中值滤波和血管去除等。其中直方图均衡化用来增强对比度，阴影矫正用来归一化图像亮度，高斯掩模卷积和中值滤波用来削减图像噪声，而血管去除用来减少对某些疾病损伤检测的干扰。预处理方法的具体使用极大地依赖于不同的应用场景和目的。图像的特征选择和提取是传统机器学习算法的核心步骤，常常根据医学知识提取图像病变区域的大小、密度、形态等特征，作为后续诊断算法的输入，并且根据某种先验知识手工设计算子作为特征，常用的有LBP、SIFT、GIST算子等。最后根据图像特征构建疾病诊断的算法模型，设计合适的决策规则和分类器，输出最终的诊断结果，常用的分类器有支持向量机、随机森林、梯度提升机等。

不同于传统机器学习算法，深度学习算法不需要人工选取图像的特征，深度学习模型可以自动从图像中学习解决问题的最优特征表达。深度学习算法的主要步骤包括数据获取、数据预处理、网络和损失函数设计、参数学习与优化。其中数据获取和数据预处理的方法与传统机器学习类似，网络和损失函数设计则包括了卷积神经网络的各种超参数（如网络的深度、宽度、卷积核大小、卷积步长等）设置和网络训练的目标函数选择。参数学习与优化指的是网络训练阶段的学习率、优化方法、迭代次数等训练超参数的设置。

由此可以看出，传统机器学习算法与深度学习算法的步骤与流程在前期数据预处理的阶段基本相同，不同之处为传统机器学习算法的关键是图像的特征选择和提取，充分利用了人们长期积累的先验知识。而深度学习算法则侧重于让神经网络从数据中学习，通过损失函数不断迭代更新网络权重，直到学习到最佳权重以达到更好的性能。一般来说，利用了先验知识的传统机器学习算法可以高效地利用有限的标注样本，在小样本数据集上取得优异的性能；深度学习算法具有较强的基于数据的自主学习能力，需要大规模的训练数据集作为保障，并且随着越来越多深度网络的结构和优化算法被提出，深度学习算法的泛化性能也不断提升，在医学图像领域不断取得优异的成果。