糖尿病是一种长期带有高血糖的代谢性疾病,并且糖尿病的发病率很高,在全世界拥有庞大的群体。糖尿病视网膜病变（Diabetic Retinopathy,DR）是糖尿病的一种并发症,超过三分之一的糖尿病患者会受到糖尿病视网膜病变的影响,且糖尿病视网膜病变也是现在成年人致盲的主要原因,已成为威胁人类健康的主要疾病之一。据统计,我国有1.164亿的糖尿病患者,但我国仅有4万名眼科医生,所以眼科医生承担巨大的工作量和工作压力,有时由于一些外界因素,还会出现误诊的情况。本文围绕深度学习算法,开展糖尿病视网膜病变智能辅助诊断系统的研究,能够有效提高糖尿病视网膜病变诊断的准确率和自动化水平。现阶段基于深度学习的眼底图像分类和分割方法存在数据不平衡和分割精度低等问题尚未解决。因此,本文围绕基于深度学习的糖尿病视网膜病变分级方法和基于深度学习的视盘定位与血管分割方法开展研究,并设计了一个糖尿病视网膜病变智能辅助诊断系统。主要内容如下:（1）针对数据不平衡而导致的模型精度低的问题,提出一种基于DCGAN数据增强和改进Efficientnet的糖尿病视网膜病变分级算法。首先,该方法采用两个网络对数据集进行训练,其中第一个二分类网络用于区分有病变的眼底图像和无病变的眼底图像,第二个四分类网络用于对有病变的眼底图像进行具体分级,运用两个网络进行分级可以有效缓解由于无病变的眼底图像占数据集比例过大的问题。其次,在四分类网络中,使用DCGAN对数据量少的类别进行数据增强,这种策略可以进一步缓解有病变的眼底图像部分的数据不平衡问题。最后,为了进一步提升模型的性能,在四分类网络中引入注意力机制,增强模型的精度和泛化能力。本文将上述算法在Kaggle和Messidor-2数据集上进行验证,并与现有相关算法进行对比实验,结果表明本文算法可有效缓解数据不平衡的问题,并具有良好的分级性能。（2）在视盘定位任务中,针对模型无法准确区分相似特征区域的问题,提出了引入先验信息的视盘定位方法。通过辅助学习的方式在模型训练中融入先验信息,引导模型关注并学习重要的特征信息。在血管分割任务中,针对体积细小且边缘模糊的血管末梢区域分割效果不好的问题,提出了RVU-Net血管分割算法。首先,采用残差结构替换普通的卷积结构,残差结构可有效保留低层信息,防止一些重要特征信息的丢失。其次,在U-Net的跳跃连接部分引入注意力机制,注意力机制可使模型更加关注重要特征,抑制无关的特征信息。本文将上述两种算法分别在IDRID数据集和DRIVE数据集上进行验证,并与其他的代表性算法进行对比,验证了算法的良好分割性能。（3）设计并实现了一个基于Web的糖尿病视网膜病变智能辅助诊断系统。系统的功能部分由图像获取与登录模块、糖尿病视网膜病变分级模块、视盘定位与血管分割模块和智能辅助诊断分析模块组成。首先,医生可以注册和登录系统并通过图像获取与登录模块获取到患者的眼底图像数据和基本信息。其次,医生可以根据需求调用相对应的AI模型,通过糖尿病视网膜病变分级模块、视盘定位和血管分割模块实现对眼底图像的分级、视盘定位和血管分割。最后,医生可以通过智能辅助诊断分析模块对眼底图像进一步诊断。该系统实现了糖尿病视网膜病变自动分级和眼底图像分割的功能,并且可以提供相对应的病症描述和初步的治疗建议。