诊断研究现状
目前国内从事眼底病研究的单位主要是相关研究所及一些高校和与一些高校合作的公司，研究内容与糖尿病和青光眼等疾病相关的居多，下面主要介绍一下对糖尿病视网膜病变的研究。
糖尿病视网膜病变DiabeticReti
opathy简称DR，发生在糖尿病损伤视网膜内部的微小血管时，这种微小的血管会在视网膜上渗出血液和液体，形成微脉瘤、出血、硬性渗出物、棉花斑和静脉环等特征。DR可广泛分为非增殖性糖尿病视网膜病变（NPDR）和增殖性糖尿病视网膜病变（PDR）。此外，糖尿病视网膜病变也是糖尿病最常见的微血管并发症之一，一般可以分为亮病变和暗病变，亮病变包括硬溢出物和絮状体，暗病变包括微脉瘤和出血。86的1型糖尿病失明患者及约13的2型糖尿病失明患者因DR致盲是成人失明的重要原因在发达国家DR已成为其研究的首要内容。随着糖尿病患者数量急剧增多因DR致盲和视力下降的患者日益增多。现在医学上多采用眼底荧光血管造影检查的方法，由相关医学专家观察鉴定后给患者的情况下结论，在互联网发展迅速的今天，视觉和听觉方面的医学病例研究越来越多的被注入了互联网的基因（特别是机器学习方面的因素）。临床医学研究表明：糖尿病性眼病的早期病变可通过视网膜和细微视神经组织结构的医学图像信息具体相关描述如下：
①2013湖南湘潭大学张东波教授等人，在湖南省科技厅计划项目“糖尿病性视网膜眼底图像早期病变检测关键技术研究”中，运用Gabor滤波并结合边缘抑制技术、多尺度和多滞后阈值等相关技术分割提取精细的血管结构；并运用多尺度匹配滤波和背景估计等相关技术对眼底病变中的微脉瘤检测，达到了409的准确率。（根据微脉瘤的视觉可观察性，可将其划分为四类：微弱的、常规的、显著的、邻近血管的，其中微弱的和邻近血管的微脉瘤往往很难被正确检测，根据相关材料在
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ge网站上当时最好的检测结果为40。）②2008上海交通大学研究生林蔚在指导老师张继武的指导下，提出了基于K近邻图
区域合并的视网膜硬性渗出自动检测研究算法。同样是采用了眼底图像增强技术进行预处理，然后根据灰度、颜色、对比度等方面的特征进行提取和分类。③2013南京航空航天大学高玮玮等人，为寻求满足临床需求的硬性渗出自动检测方法从而构建出基于眼底图像的糖尿病视网膜病变自动筛查系统在利用Otsu阈值分割结合数学形态学快速提取出视盘的基础上提出了两种硬性渗出自动检测方法基于数学形态学的硬性渗出自动检测方法和r