糖尿病性视网膜病变(Diabetic Retinopathy,DR)是常见的糖尿病慢性并发症之一,是一种导致视网膜微血管损害的病变。一旦发生DR将会严重影响视力,情节严重者将导致永久失明。糖尿病性视网膜病变的准确分期是眼科医生进行治疗的重要依据。随着人工智能(Artificial Intelligence,AI)的发展,深度学习算法逐渐开始应用在医学领域,本论文将深度神经网络算法应用在DR的分期诊断中,旨在提高DR分类的准确率,降低误诊率和漏诊率,从而减轻医生的负担,同时也为患者争取宝贵的治疗时间。论文在对糖尿病视网膜病变分期研究的基础上,提出了一种基于深度学习面向眼底图像的糖尿病分期方法。首先对数据进行了预处理操作;然后使用经典的InceptionV3网络对预处理后的图像进行了分期检测;随后在InceptionV3模型的基础上进行了改进,添加最大池化层,卷积层,批归一化层等,通过增加模型深度提升模型的性能;在经典的InceptionV3模型基础上进行了一次以及二次迁移学习,借助迁移学习的做法进一步证明了改进后模型的有效性,相较于经典的InceptionV3模型和迁移学习,改进后的模型提升了DR的分类准确率;最后,对InceptionV3网络的中间激活层以及热力图进行了可视化展示,旨在通过可视化来调整参数,优化模型。同时,利用TensorBoard将程序在训练时候的损失,准确率,以及自定义监控学习率指标,模型结构等信息通过浏览器进行可视化展示。通过监控各种指标,可以更加直观、方便的理解、调试和优化网络。实验利用Kaggle和Messidor两个公开数据集对提出的方法进行了验证。实验表明,在Kaggle数据集中,分类准确率从原始模型的85%提高到改进后模型的92%;在Messidor数据集中,分类准确率从原始模型的87%提高到改进后模型的94%。除准确率外,论文还采用查准率、查全率以及F1-score值对改进前后模型的每一个类别进行综合的评估,实验表明,与传统方法相比,改进后模型的查准率、查全率以及F1-score值均有较大的改善。通过对糖尿病视网膜病变图像的分期研究,可以准确地对DR进行分类,提高DR的识别准确率,降低误诊率和漏诊率,是眼科医生重要的辅助诊疗手段,对提升糖尿病性视网膜病变分期诊断具有重要意义。