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摘要:
近年来,深度学习在计算机视觉方面取得了巨大的进步,并在利用计算机视觉完成医学影像的阅片工作方面展现出了良好的应用前景.针对糖尿病眼底病变筛查工作,通过构建两级深度卷积神经网络,完成了原始照片的特征提取、特征组合和结果分类,最终得出筛查结果.通过与医生的诊断结果进行比较,证明了模型的输出结果与医生诊断结果之间具有高度的一致性.同时,提出了利用弱监督学习进行细粒度图像分类的改进方法.最后,对未来研究的方向进行了展望.
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文献信息
篇名 用于糖尿病视网膜病变检测的深度学习模型
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 计算机视觉 卷积神经网络 深度学习 弱监督学习 糖尿病视网膜病变
年,卷(期) 2017,(11) 所属期刊栏目 复杂环境下的机器学习研究专刊
研究方向 页码范围 3018-3029
页数 12页 分类号 TP182
字数 6863字 语种 中文
DOI 10.13328/j.cnki.jos.005332
五维指标
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2020(12)
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研究主题发展历程
节点文献
计算机视觉
卷积神经网络
深度学习
弱监督学习
糖尿病视网膜病变
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
总被引数(次)
226394
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