糖尿病视网膜病变（Diabetic Retinopathy, DR）是糖尿病患者常见的微血管并发症之一，严重影响患者的视力健康。传统的DR诊断依赖于眼科医生的临床检查，然而，医疗资源有限，尤其是在偏远地区，使得许多患者难以及时获得专业的诊断。因此，开发自动化、高效的DR分级系统具有重要意义。
本文提出一种结合注意力机制引导的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）与决策树的集成模型，用于糖尿病视网膜病变的自动分级。该方法通过注意力机制增强CNN的特征提取能力，并结合决策树的决策路径优化分类性能。
注意力机制模仿人类视觉系统对重要信息的选择性关注，可以动态地调整CNN的特征提取过程，使模型更加关注于对DR分级具有决定性意义的图像区域。
具体来说，在CNN中嵌入了一个注意力模块，该模块通过计算特征图的通道重要性权重，并据此对特征图进行加权，从而增强关键特征的表达。
def attention_module(x):
# 假设x是CNN某一层的输出特征图
channel_attention = some_channel_attention_function(x) # 计算通道注意力权重
weighted_x = x * channel_attention # 对特征图进行加权
return weighted_x
为了进一步提高模型的泛化能力和解释性，将多个经过注意力机制增强的CNN模型与决策树相结合，形成集成学习模型。决策树能够直观地展示分类决策路径，便于医生理解和验证模型的预测结果。
在集成过程中，每个CNN模型独立地对输入图像进行特征提取和初步分类，然后将这些分类结果作为决策树的输入特征，最终由决策树进行综合决策。
# 伪代码示例
def ensemble_model(images):
predictions = []
for cnn in cnns:
feature_maps = cnn(images)
preliminary_prediction = cnn_classifier(feature_maps)
predictions.append(preliminary_prediction)
final_prediction = decision_tree(predictions)
return final_prediction
在公开的糖尿病视网膜病变数据集上进行实验，结果表明，该方法相比传统的CNN模型，在DR分级任务上取得了更高的准确性和鲁棒性。同时，注意力机制的可视化结果也验证了模型对关键病变区域的准确捕捉。
本文提出了一种结合注意力机制引导的卷积神经网络与决策树的集成模型，实现了糖尿病视网膜病变的自动分级。该方法不仅提高了诊断效率和准确性，还增强了模型的可解释性，为糖尿病视网膜病变的早期筛查和诊断提供了新的思路。