视网膜病主要诊断成像模式和 AI 模型构造
数据准备：选择合适的数据集，涵盖不同种类的视网膜病，对原始图像进行去噪、增强、归一化等预处理操作，以提高图像质量和识别率，将数据转化成深度学习中的常见格式。
特征提取：利用深度学习等技术，使用深度神经网络从预处理后的图像中自动识别、提取出与病变相关的颜色、纹理、上下文等特征信息，自动建立多级抽象概念和模型。
区域分割
基于 CNN 的 U-Net：在视网膜血管分割中，为解决训练集数量有限问题，U-Net 通过跳跃连接结合粗糙和精细特征，可快速诊断视网膜病并进行定量分析，但存在精度低、灵敏度差等问题。
基于 CNN-Transformer 混合的 U-Net：由于卷积运算的局部性等，基于 CNN 的 U-Net 面临挑战，Transformer 的自注意机制可建立全局像素相关性，基于 CNN - Transformer 的模型在图像分割方面取得先进性能。
诊断分析和优化：对分割后的图像进行分析处理，提取病变特征辅助医生诊断，提供结果解释服务，增强医生对 AI 的信任，并且定期对 AI 模型进行更新和优化，以保持诊断的准确性和可靠性。
AI 在视网膜图像自动分割中的应用
深度学习，特别是卷积神经网络在眼底结构分割任务中潜力巨大。在视网膜血管无灌注区 “AI - 医生” 协同智能精准分割中，主要对采集的超广角眼底影像采用大尺度网络进行初步分割，对局部不准确区域经医生用小尺度网络提高局部分割精度，通过多轮交互以实现眼底无灌注区图像的精准分割。
AI 在视网膜疾病诊断中的应用
AI 技术可分析视网膜图像，辅助诊断多种视网膜疾病，如糖尿病视网膜病变、年龄相关性黄斑变性、视网膜脱离等。通过对大量病例图像数据的学习和分析，AI 模型能够识别出疾病的特征和模式，为医生提供诊断建议，提高诊断的准确性和效率，有助于实现疾病的早期发现和治疗。
面临的挑战与未来发展方向
挑战：存在数据量不足、标注困难、模型泛化能力有待提高、医疗伦理问题如隐私保护和责任归属等。
未来发展方向：提高诊断准确性和可靠性，拓展诊断范围到更多眼科疾病，提高诊断效率以减少医生工作量，加强医生与 AI 的合作以提高诊断效果和患者满意度等。