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AI模型增强糖尿病视网膜病变分级的不确定性感知能力

研究人员开发了一种新的自动化糖尿病视网膜病变（DR）分级流程，该流程整合了病灶感知预处理、序数预测和不确定性估计。该系统使用特定的特征表示、EfficientNetV2-L序数回归器以及用于不确定性驱动转诊的蒙特卡洛Dropout。该方法旨在通过提供高准确度、校准的不确定性和可视化解释来支持可靠的诊断系统，在APTOS-2019测试集上达到了91.31%的QWK。