本文選題：計(jì)算機(jī)視覺 + 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)�。� 參考：《軟件學(xué)報(bào)》2017年11期

【摘要】：近年來,深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺方面取得了巨大的進(jìn)步,并在利用計(jì)算機(jī)視覺完成醫(yī)學(xué)影像的閱片工作方面展現(xiàn)出了良好的應(yīng)用前景.針對(duì)糖尿病眼底病變篩查工作,通過構(gòu)建兩級(jí)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),完成了原始照片的特征提取、特征組合和結(jié)果分類,最終得出篩查結(jié)果.通過與醫(yī)生的診斷結(jié)果進(jìn)行比較,證明了模型的輸出結(jié)果與醫(yī)生診斷結(jié)果之間具有高度的一致性.同時(shí),提出了利用弱監(jiān)督學(xué)習(xí)進(jìn)行細(xì)粒度圖像分類的改進(jìn)方法.最后,對(duì)未來研究的方向進(jìn)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(xué)軟件學(xué)院;北京郵電大學(xué)可信分布式計(jì)算與服務(wù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【分類號(hào)】：R587.2;R774.1;TP18

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本文編號(hào)：1769839