用于糖尿病视网膜病变检测的深度学习模型

发布时间：2018-04-18 19:55

  本文选题：计算机视觉 + 卷积神经网络　； 参考：《软件学报》2017年11期

【摘要】：近年来,深度学习在计算机视觉方面取得了巨大的进步,并在利用计算机视觉完成医学影像的阅片工作方面展现出了良好的应用前景.针对糖尿病眼底病变筛查工作,通过构建两级深度卷积神经网络,完成了原始照片的特征提取、特征组合和结果分类,最终得出筛查结果.通过与医生的诊断结果进行比较,证明了模型的输出结果与医生诊断结果之间具有高度的一致性.同时,提出了利用弱监督学习进行细粒度图像分类的改进方法.最后,对未来研究的方向进行了展望.
[Abstract]:In recent years, deep learning has made great progress in the field of computer vision, and has shown a good prospect in using computer vision to complete the reading of medical images.Aiming at the screening of diabetic fundus disease, the feature extraction, feature combination and result classification of the original photos were completed by constructing two-level deep convolution neural network. Finally, the screening results were obtained.It is proved that the output of the model is highly consistent with the results of the doctor's diagnosis by comparing with the results of the doctor's diagnosis.At the same time, an improved method of fine-grained image classification using weak-supervised learning is proposed.Finally, the future research direction is prospected.
【作者单位】： 北京邮电大学软件学院;北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室;
【分类号】：R587.2;R774.1;TP18

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