颜色分类leetcode 眼网 用深度学习检测糖尿病视网膜病变 客观的 糖尿病视网膜病变是发达国家工作年龄人口失明的主要原因。 据估计，这种情况会影响超过 9300 万人。 人们早就认识到需要一种全面和自动化的糖尿病视网膜病变筛查方法，并且之前的努力在使用图像分类、模式识别和机器学习方面取得了良好进展。 以眼睛的照片作为输入，这个顶点的目标是创建一个新模型，理想地产生现实的临床潜力。 这个项目的动机有两个： 除了对大规模数据集进行分类之外，图像分类多年来一直是个人兴趣。 在患者进行眼睛扫描（如下所示）、让医生分析他们的图像以及安排后续预约之间，时间会浪费掉。 通过实时处理图像，EyeNet 将允许人们在同一天寻求和安排治疗。 目录 数据 数据来源于 . 然而，是一个非典型的 Kaggle 数据集。 在大多数 Kaggle 比赛中，数据已经被清理干净，数据科学家几乎不需要预处理。 有了这个数据集，情况就不是这样了。 所有图像都是由不同的人、使用不同的相机和不同的尺寸拍摄的。 与该部分有关，此数据非常嘈杂，需要多个预处理步骤才能将所有图像转换为可用的格式来训练模型。 训练数据由 35,12

南京市某社区居民糖尿病患病率及危险因素分析，丛晓娜，唐万琴，目的:了解江苏省南京市某社区居民糖尿病的患病情况并分析其危险因素。方法：对该社区的2317名居民进行体格检查和血糖检测,用χ2检验

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糖尿病是由一系列代谢疾病引起的常见疾病，在这些疾病中，糖分期在延长期非常高。 它接触人体的各个器官，因此伤害身体的大量系统，确切地说是血液和神经。 此类疾病的早期预测可以准确并挽救人类生命。 为了实现这一目标，这项研究工作主要是使用机器学习技术发现与这种疾病相关的众多因素。 机器学习方法通​​过从糖尿病患者的诊断医学数据集中构建预测模型来提供有效的结果来提取知识。 从这些数据中获取知识对于预测糖尿病患者很有价值。 在本研究中，使用了六种流行的机器学习技术，即随机森林 (RF)、逻辑回归 (LR)、朴素贝叶斯 (NB)、C4.5 决策树 (DT)、K-最近邻 (KNN) 和支持向量比较机器 (SVM) 以获得出色的机器学习技术来预测糖尿病。 我们的新结果表明，与其他机器学习技术相比，支持向量机 (SVM) 实现了更高的准确性。

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RUAP-糖尿病预测

社区_医院一体化_糖尿病管理新模式归类.pdf

根据眼底图像对糖尿病视网膜病变（DR）进行分级已引起学术界和工业界越来越多的兴趣。大多数基于卷积神经网络（CNN）的算法通过图像级注释将DR分级视为一项分类任务。然而，这些算法并没有充分挖掘DR相关病变中有价值的信息。在本文中，我们提出了一个健壮的框架，该框架协同使用补丁级别和图像级别的注释，用于DR严重性分级。通过端到端的优化，该框架可以双向交换细粒度病变和图像级分级信息。 因此，它利用了更具辨别力的特征进行DR分级。该框架比最新的算法和三位拥有九年以上经验的临床眼科医生表现出更好的性能。通过对不同分布的数据集（如标签和相机）进行测试，我们证明了我们的算法在面对现实世界中普遍存在的图像质量和分布变化时是鲁棒的。我们通过广泛的消融研究来检查提议的框架，以表明每种动机的有效性和必要性。代码和一些有价值的注释现在可以公开获取。 指数项卷积神经网络，糖尿病视网膜病变，眼底图像，协作学习

本项目是一个基于安卓的糖尿病医疗app应用，功能包括血糖监测、自我评估、综合报告、运动管理、饮食管理、用药管理、指标管理、糖尿病咨询分享（包含运动、药物治疗、血糖监测、并发症等多方资讯）和系统设置。功能做的很详细，可保存多成员记录，将之展示为图表化，还能提供分析报告。本项目需要软件内注册才能看到具体功能演示，登录的时候需要先注册，注册的时候随便填写要给手机号码就行，点验证码会出来一个验证码提示，直接输入验证码就行，不需要真正的验证过程。我截图比较多生怕如果万一服务端挂了那就只能看截图了，本项目是一个非常不错的商业级源码。www.之前也介绍过几个免费的医疗项目源码在www.搜索“医疗”就可以找到，

医疗保健行业包含非常大的敏感数据，需要非常小心地处理。 糖尿病是世界范围内日益严重的致命疾病之一。 医疗专业人员需要一个可靠的预测系统来诊断糖尿病。 不同的机器学习技术可用于从不同角度检查数据并将其概括为有价值的信息。 如果应用某些数据挖掘技术，海量数据的可访问性和可用性将能够为我们提供有用的知识。 主要目标是确定新模式，然后解释这些模式，为用户提供重要且有用的信息。 糖尿病会导致心脏病、肾病、神经损伤和失明。 以有效的方式挖掘糖尿病数据是一个至关重要的问题。 将发现数据挖掘技术和方法，以找到适当的方法和技术，以对糖尿病数据集进行有效分类并提取有价值的模式。 在这项研究中，医学生物信息学分析已经完成以预测糖尿病。 WEKA 软件被用作诊断糖尿病的挖掘工具。 Pima Indian 糖尿病数据库来自用于分析的 UCI 存储库。 对该数据集进行了研究和分析，以建立一个预测和诊断糖尿病疾病的有效模型。 在这项研究中，我们旨在应用自举重采样技术来提高准确性，然后应用朴素贝叶斯、决策树和 (KNN) 并比较它们的性能。