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1. 项目简介

      眼部疾病的早期诊断对于防止视力下降乃至失明至关重要。然而，专业的医疗资源分布不均，尤其是在偏远地区，人们很难获得专业的眼科医生提供的及时诊断服务。本系统利用 TensorFlow、Keras 等深度学习框架构建卷积神经网络（CNN），利用眼部疾病影像数据进行模型训练与验证，预测AUC达到 94.9%，使用Flask框架结合Bootstrap前端技术搭建了一个交互式的分析预测平台，该系统可以大大提高疾病诊断的准确性和效率，为临床决策提供支持，同时也能缓解医疗资源紧张的问题。

        B站系统演示视频：基于深度学习的眼部疾病检测识别系统_哔哩哔哩_bilibili

2. 眼部疾病数据集读取与预处理

        使用 Tensorflow 框架的 tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory 函数从数据集文件夹中加载眼部图片数据，同时进行训练集和验证集的切分：

train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
    "./dataset/",  #数据集目录
    label_mode="categorical",  #标签模式，根据目录生成
    validation_split=0.2,  # 验证集比例为20%
    subset="training",   #这是个训练集
    seed=42 ,     #随机种子,保证划分一致  
    image_size=(img_size, img_size),  #图像大小
    batch_size=batch_size
)

val_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
    "./dataset/",
    label_mode="categorical",
    validation_split=0.2,
    subset="validation",
    seed=42 ,     #随机种子,保证划分一致 
    image_size=(img_size, img_size),
    batch_size=batch_size)

        对加载的数据集进行样本的可视化：

        共包含四种类别： 白内障（Cataract）、糖尿病视网膜病变（Diabetic Retinopathy）、青光眼（Glaucoma）、正常（Normal），各类别样本数量分布如下：

3. 卷积神经网络模型构建

        卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一种专门用于处理具有类似网格结构的数据的深度学习模型，例如图像。CNN在计算机视觉领域取得了巨大的成功，尤其是在图像识别、目标检测和图像生成等方面。

        关键特点：

• 局部感受野：CNN通过卷积层捕捉输入数据的局部特征，每个神经元只与输入数据的一个局部区域相连接；
• 权重共享：在卷积层中，同一个卷积核的权重在整个输入数据上共享，这减少了模型参数的数量，提高了训练效率；
• 池化层：CNN通常在卷积层之后使用池化层来降低特征维度，减少计算量，同时保持特征的不变性；
• 层次结构：CNN通过多个卷积和池化层的堆叠，逐渐提取从低级到高级的特征。

        Tensorflow是一个开源的机器学习框架，而Keras是一个高级API，它可以运行在Tensorflow之上，使得构建和训练神经网络变得更加简单。

model = models.Sequential([
    layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255, input_shape=(img_size, img_size, 3)),
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(img_size, img_size, 3)), # 卷积层1，卷积核3*3  
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),               # 池化层1，2*2采样
    
    
    # ......
    
    layers.Dropout(0.2),  
    
    layers.Flatten(),                       # Flatten层，连接卷积层与全连接层
    layers.Dense(128, activation='relu'),   # 全连接层，特征进一步提取
    layers.Dense(len(class_names))               # 输出层，输出预期结果
])

model.summary()  # 打印网络结构

        完成卷积神经网络模型构建后，进行模型的编译：

initial_learning_rate = 1e-3

lr_schedule = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(
        initial_learning_rate, #设置初始学习率
        decay_steps=64,      #每隔多少个step衰减一次
        decay_rate=0.94,     #衰减系数
        staircase=True
)

# 将指数衰减学习率送入优化器
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=lr_schedule)
 
model.compile(optimizer=optimizer,
              loss=tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

4. 模型训练与验证

        结合 EarlyStopping 与 ModelCheckpoint，在模型训练过程中保存性能最好的模型权重，同时根据验证集的预测准确率进行模型训练的早停。

from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint, EarlyStopping
 
epochs = 100
 
# 保存最佳模型参数
checkpointer = ModelCheckpoint('best_model.h5',
                                monitor='val_accuracy',
                                verbose=1,
                                save_best_only=True)
 
# 设置早停
earlystopper = EarlyStopping(monitor='val_accuracy', 
                             min_delta=0.001,
                             patience=10, 
                             verbose=1)

history = model.fit(train_ds,
                    validation_data=val_ds,
                    epochs=epochs,
                    callbacks=[checkpointer, earlystopper]
)

Epoch 1/100
106/106 [==============================] - ETA: 0s - loss: 0.9847 - accuracy: 0.5560
Epoch 1: val_accuracy improved from -inf to 0.68565, saving model to best_model.h5

......
Epoch 9/100
106/106 [==============================] - ETA: 0s - loss: 0.3543 - accuracy: 0.8586
Epoch 9: val_accuracy improved from 0.85409 to 0.87663, saving model to best_model.h5
106/106 [==============================] - 9s 88ms/step - loss: 0.3543 - accuracy: 0.8586 - val_loss: 0.3334 - val_accuracy: 0.8766
Epoch 10/100
106/106 [==============================] - ETA: 0s - loss: 0.3179 - accuracy: 0.8743
Epoch 10: val_accuracy improved from 0.87663 to 0.88375, saving model to best_model.h5
106/106 [==============================] - 10s 90ms/step - loss: 0.3179 - accuracy: 0.8743 - val_loss: 0.3191 - val_accuracy: 0.8837

......
Epoch 20: early stopping

         模型完成训练后，保存验证集中预测准确率最高的模型权重，进行模型的性能评估：

# 获取疾病标签名称列表
# 创建一个范围，表示 x 轴上每个标签的位置
x = np.arange(len(class_names))
# 设置柱状图的宽度
width = 0.80
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6), dpi=80)
rects = ax.bar(x, cate_auc, width, color='#EEC900')
ax.set_ylabel('AUC Score')
ax.set_xlabel('标签')
ax.set_title('不同类型眼病模型预测 AUC Score 分布')
ax.set_xticks(x, class_names)
ax.bar_label(rects, padding=3)
fig.tight_layout()
plt.show()

        可以看出， 白内障（Cataract）预测 AUC=97.21%、糖尿病视网膜病变（Diabetic Retinopathy）的预测 AUC=99.99%、青光眼（Glaucoma）的预测 AUC=86.82%、正常（Normal）的预测 AUC=95.67%。

5. 眼部疾病检测识别系统

        利用 Flask + Bootstrap 框架搭建响应式布局的交互分析 web 系统，利用 keras load_model 加载训练好的性能最佳的模型，提供标准化 rest api，提供眼部疾病的在线识别功能。

5.1 系统首页

5.2 卷积神经网络介绍

5.3 眼部疾病在线检测

        （1）糖尿病视网膜病变（Diabetic Retinopathy）的预测样例

        （2）青光眼（Glaucoma）的预测样例 

        （3）白内障（Cataract）的预测样例 

        （4）眼部正常（Normal）的预测样例 

6. 结论 

        本系统利用 TensorFlow、Keras 等深度学习框架构建卷积神经网络（CNN），利用眼部疾病影像数据进行模型训练与验证，预测AUC达到 94.9%，使用Flask框架结合Bootstrap前端技术搭建了一个交互式的分析预测平台，该系统可以大大提高疾病诊断的准确性和效率，为临床决策提供支持，同时也能缓解医疗资源紧张的问题。

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