典型文献
基于深度学习的糖尿病性视网膜病变的分级
文献摘要：
糖尿病性视网膜病变是一种难以诊断、高风险的致盲性疾病.针对人工对图像特征提取困难、分类准确性差、耗费时间长的问题,采用卷积神经网络构建糖尿病性视网膜病变自动分类器具有重要的临床价值.方法:本文针对已收集好的彩色眼底图像,通过对图像的清洗、扩增、归一化构建糖尿病性视网膜病变数据集.利用VGG16与FCN的优点将其结合,将全连接层改造为卷积层,构建新的糖尿病性视网膜病分类模型.将ImageNet充分训练好的VGG16网络模型参数作为本文模型初始化参数,送入已改造的神经网络模型提取特征,最后输出分类结果.结果:实验结果表明,本文提出的深度学习分类方法的准确率与损失值均优于传统同类别的卷积神经网络分类算法,对临床诊断参考有重要的意义.结论:本文利用的方法对解决数据分布不均衡和过拟合的问题有一定的促进作用,具有较好的鲁棒性.
文献关键词：
糖尿病视网膜病变;图像识别;卷积神经网络;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
徐子和;杨丽;龚研;王培培;刘俊彤;卢小杰
作者机构：
皖南医学院医学信息学院,安徽芜湖241002
文献出处：
引用格式：
[1]徐子和;杨丽;龚研;王培培;刘俊彤;卢小杰-.基于深度学习的糖尿病性视网膜病变的分级)[J].电脑知识与技术,2022(03):1-3,9
A类：
B类：
糖尿病性视网膜病变,致盲,图像特征提取,分类准确性,耗费,费时间,网络构建,自动分类,分类器,临床价值,彩色眼底图像,变数,VGG16,FCN,点将,全连接层,卷积层,分类模型,ImageNet,练好,初始化,送入,提取特征,分类方法,损失值,神经网络分类,分类算法,数据分布,过拟合,糖尿病视网膜病变,图像识别
AB值：
0.29104
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