典型文献
基于PL-EfficientNet的糖尿病视网膜病变检测研究
文献摘要：
糖尿病视网膜病变(DR)早期检测可使患者得到及时诊治,具有重要意义.针对现有检测算法中无标签眼底图像数据利用率不足、DR不同病变等级之间特征差异小、模型难以捕捉分类微细节而造成诊断效率欠佳的问题,提出一种基于伪标签技术及高效网络PL-EfficientNet检测算法,该算法利用迁移学习加载预训练EfficientNet系列模型,微调后采用伪标签技术引入无标签数据,结合标签数据二次训练得到最优结果.通过在Kaggle竞赛Diabetic Retinopathy Detection、Aptos 2019 Blindness Detection公开数据集上进行实验,验证所提算法平方加权(Kaggle)值达到了0.918,相比其他先进算法,眼底图像数据利用率以及诊断效率均得到一定提升.该算法在临床上对眼科医生也可起到积极的辅助作用.
文献关键词：
糖尿病视网膜病变;高效网络;深度学习;迁移学习;伪标签技术
中图分类号：
作者姓名：
白杰;张赛;李艳萍
作者机构：
太原理工大学信息与计算机学院,山西榆次030600
文献出处：
引用格式：
[1]白杰;张赛;李艳萍-.基于PL-EfficientNet的糖尿病视网膜病变检测研究)[J].电子设计工程,2022(21):175-179
A类：
伪标签技术,Aptos,Blindness
B类：
PL,EfficientNet,糖尿病视网膜病变,DR,早期检测,检测算法,眼底图像,图像数据,数据利用率,特征差异,微细,诊断效率,高效网络,法利,迁移学习,预训练,微调,无标签数据,练得,Kaggle,Diabetic,Retinopathy,Detection,公开数据集,眼科医生,辅助作用
AB值：
0.259034
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