本文選題：糖尿病性視網(wǎng)膜圖像 + 深度學(xué)習(xí)　； 參考：《計算機應(yīng)用》2017年03期

【摘要】：針對傳統(tǒng)的視網(wǎng)膜圖像處理步驟復(fù)雜、泛化性差、缺少完整的自動識別系統(tǒng)等問題,提出了一套完整的基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視網(wǎng)膜圖像自動識別系統(tǒng)。首先,對圖像進行去噪、歸一化、數(shù)據(jù)擴增等預(yù)處理;然后,設(shè)計了緊湊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型——CompactNet,CompactNet繼承了AlexNet的淺層結(jié)構(gòu)參數(shù),深層網(wǎng)絡(luò)參數(shù)則根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行自適應(yīng)調(diào)整;最后,針對不同的訓(xùn)練方法和不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行了性能測試。實驗結(jié)果表明,CompactNet網(wǎng)絡(luò)的微調(diào)方法要優(yōu)于傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法,其分類指標(biāo)可以達到0.87,與傳統(tǒng)直接訓(xùn)練相比高出0.27;對于LeNet,AlexNet和CompactNet三種網(wǎng)絡(luò)模型,CompactNet網(wǎng)絡(luò)模型的分類準(zhǔn)確率最高;并且通過實驗證實了數(shù)據(jù)擴增等預(yù)處理方法的必要性。
[Abstract]:This paper presents a complete automatic recognition system for retinal images based on depth neural network , which is based on the complexity of traditional retinal image processing steps , poor generalization and lack of complete automatic recognition system .
【作者單位】： 北京交通大學(xué)軌道交通數(shù)據(jù)分析與挖掘北京市重點實驗室;
【基金】：北京市自然科學(xué)基金資助項目(4142043) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項基金資助項目(2014JBZ003)~~
【分類號】：TP391.41;TP183

【參考文獻】

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本文編號：1971365