《表1 眼底病变点分割数据集》

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《可学习的硬性渗出病变点标注方法》

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计算机辅助诊断工具为眼底图像的筛查提供了新的思路，辅助诊断工具可以降低主观误诊的因素，帮助临床经验不足的眼科医生进行诊断，辅助诊断信息提高了临床诊断的准确率，减少了诊断决策的时间，大大提高了医护人员的工作效率．当前计算机辅助诊断的方法研究是基于大量标注眼底病变点的眼底图像展开的，主要通过对病变点的分割与检测结果进行评估，获得诊断结果．目前关于眼底病变点分割的公开数据集包括DDR[2]、IDRiD[3]、e-ophtha＿EX[4]、e-ophtha＿M A[4]、ROC[5]、HEI-MED[6]等几个数据集，表1中列出了上述四个数据集的图片数量和所标注的病变点的种类．