基于眼底图像的人工神经网络分类器研究现状与进展

• 作者: 余杰 吴辉群 姜玉苹 施李丽 王磊 蒋葵 袁媛 陈亚兰 黄佳聪
• 来源期刊: 中国数字医学
• 学科: 医学
• 关键词: 眼底图像 人工神经网络 分类器 机器学习 计算机辅助诊断
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 特别专题——南通大学数字医学研究所研究课题选登
• 页码范围: 2-5
• 页数: 4页
• 分类号: R770.4|TP391
• 字数: 2994字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-7571.2015.10.001

摘要

目的:总结基于眼底图像的人工神经网络分类器研究现状与进展,为基于眼底图像的疾病计算机辅助诊断提供基础.方法:本研究采用文献检索和综述的方法,对国内外关于眼底图像的人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)研究进行整理,主要对已发表的文献中ANN技术以及相关眼底图像的特征提取技术进行整理和分析.结果:本次研究检索到符合要求的研究共计27篇,最终纳入17篇研究进行资料提取.提取的指标为分类内容、特征提取、神经网络类型/方法、ANN输入层层数、隐藏层神经元数量、输出、分类指标等.针对不同样本的研究,提取的特征有所区别.目前研究眼底图像的主要ANN方法是后反馈神经网络(BP-ANN).结论:基于眼底图像的ANN能够为视网膜病变的辅助分析提供一定帮助.