近年來,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法在醫(yī)療行業(yè)取得了快速的發(fā)展,解決了越來越多的醫(yī)學(xué)上棘手的問題。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks,簡(jiǎn)稱CNN）與現(xiàn)代醫(yī)療設(shè)備相結(jié)合,通過一系列的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),為疾病的診斷提供了可靠的判斷依據(jù),這已經(jīng)成為日后醫(yī)療的發(fā)展趨勢(shì)。糖尿病視網(wǎng)膜的診斷,之前大多依靠醫(yī)生經(jīng)驗(yàn),且眼科醫(yī)生數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到需求。醫(yī)療條件的匱乏,導(dǎo)致患者的疾病無(wú)法得到及時(shí)診斷和治療,甚至?xí)䦟?dǎo)致不可逆轉(zhuǎn)的失明。因此,使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行自動(dòng)化的圖像分類分級(jí),對(duì)于糖尿病視網(wǎng)膜病變的防治有重要的作用。本文以獲得更好的糖尿病視網(wǎng)膜檢測(cè)效果為研究目的,集成改進(jìn)的VGG網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和設(shè)計(jì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)XNet,并架構(gòu)了一套B/S結(jié)構(gòu)的糖尿病視網(wǎng)膜圖像檢測(cè)系統(tǒng)。本文主要研究如下:（1）闡述了糖尿病視網(wǎng)膜檢測(cè)所需要的理論知識(shí),包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)模型,監(jiān)督學(xué)習(xí)算法如遷移學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí),系統(tǒng)設(shè)計(jì)的相關(guān)知識(shí)如深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow、前端框架Boostrap、后端框架ThinkPHP。針對(duì)判斷糖尿病視網(wǎng)膜是否發(fā)生病變的基本需求,使用國(guó)外Kaggle 比賽提供的視... 

【文章來源】：東北林業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－〗經(jīng)典ＶＧＧ結(jié)構(gòu)圖??訓(xùn)練期間，輸入是固定大小的２２４ｘ２２４?ＲＧＢ圖像

６??卷積層?３ｘ３?３ｘ３?３ｘ３?＾?＾?３ｘ３??ｌｘｌ?６Ｘ６?２ｘ９?????，大池化??????〇?ｒ〇?〇?Ｑ?３ｘ３??〇?〇?Ｏ?Ｏ?Ｏ?Ｏ?ＯｊａＯ?ＯＡＯ?ｒ－ｊ?ｒ－ｔ??忠〇ｘ３?３ｘ３?３ｘ３?－?＿?－?＿??卷積層?３ｘ３?３ｘ３?３ｘ３?３ｘ３??ｌｘｌ?６Ｘ６?２ｘ３???最大池化????全連接層????全連接層????全連接層????ｓｏｆｔｍａｘ???圖２－２?ＶＧＧ網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)??２．２．２?ｌｎｃｅｐｔｉｏｎ－Ｖ３??雖然ＶＧＧ的結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單明了，但是ＶＧＧ需要較高的計(jì)算成本。后人提出的ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ和??Ｉｎｃｅｐｔｉｃｍ－Ｖ３系列網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在硬件有限的情況下，也可以有很不錯(cuò)的準(zhǔn)確率和訓(xùn)練時(shí)間。??ＩｎＣｅｐｔｉ〇ｎ－Ｖ３結(jié)構(gòu)訓(xùn)練所需的資源也小于ＶＧＧ或者其他高性能的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。在當(dāng)今的硬件??條件之下，如果內(nèi)存或者ＣＰＵ有限的情況下，可以推薦使用ＩｎＣｅｐｔｉａｎ－Ｖ３系列網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。尤其??１２??

東北林業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文??口??／——ｆ?ｆ?：?Ｉ??Ｌ＿Ｊ??參：卜：御．．＋．?－ｉ??／?／?／?Ｖ?／?／??圖２－３?２層３?Ｘ?３卷積替換５?Ｘ?５卷積??上述的結(jié)論也說明，使用３ｘ３的濾波器可能也不是最有用的，也可以將３ｘ３的濾波器進(jìn)行??分解，實(shí)驗(yàn)前，研宄員們質(zhì)疑過是否將３ｘ３分解成２ｘ２是有意義的，但是也可以將３ｘ３的濾波??器分解成不對(duì)稱的濾波器比方說《ｘｌ。即使用３ｘ１和１ｘ３代替３４的濾波器，如圖２－４。這樣??計(jì)算資源可以節(jié)約３３％。對(duì)比使用２ｘ２大小的濾波器進(jìn)行替換，僅僅會(huì)節(jié)約１］％的計(jì)算資源。??口＇??Ｍ??＿??圖２－４替換３Ｘ３卷積的Ｍｉｎｉ網(wǎng)絡(luò)??在理論上，甚至可以使用任何１印和《＼１相結(jié)合的方式替換掉的結(jié)構(gòu)，這樣，計(jì)算??資源可以被大范圍的節(jié)約。在實(shí)踐中，作者們發(fā)現(xiàn)，這種分解濾波器的方式在較淺層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)??構(gòu)中效果不是很好，但是在中等尺寸的濾波器中效果很好，比方說，用７ｘ１和１ｘ７尺寸的濾波??器結(jié)合可以用來替換７ｘ７大小的濾波器。??１４??


本文編號(hào)：2970183