本文選題：計算機視覺 + 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡�。� 參考：《軟件學報》2017年11期

【摘要】：近年來,深度學習在計算機視覺方面取得了巨大的進步,并在利用計算機視覺完成醫(yī)學影像的閱片工作方面展現(xiàn)出了良好的應用前景.針對糖尿病眼底病變篩查工作,通過構建兩級深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡,完成了原始照片的特征提取、特征組合和結果分類,最終得出篩查結果.通過與醫(yī)生的診斷結果進行比較,證明了模型的輸出結果與醫(yī)生診斷結果之間具有高度的一致性.同時,提出了利用弱監(jiān)督學習進行細粒度圖像分類的改進方法.最后,對未來研究的方向進行了展望.
[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.
【作者單位】： 北京郵電大學軟件學院;北京郵電大學可信分布式計算與服務教育部重點實驗室;
【分類號】：R587.2;R774.1;TP18

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