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摘要:
由于目前对眼病辅助诊断的研究都是基于当前阶段拍摄的影像进行的自动分类或分级诊断 ,对眼病的自动预测还非常稀少 ,故提出了一种基于代价敏感的时间序列预测模型 ,用于分析和预测眼病发展的趋势 .该方法首先使用坎尼边缘检测算子和霍夫变换对裂隙灯图像进行预处理 ,获取晶状体病灶区域;然后使用残差卷积神经网络提取晶状体区域的高层特征 ,再把提取的高层特征按照患者复查的时间顺序输入到长短时记忆网络中以挖掘时间序列数据之间的内在规律;最后使用带有代价敏感的Softmax分类器预测眼病的发展趋势 .实验结果表明 ,该方法具有较高的预测准确率和敏感度 ,同时可对长度为3~5的序列图像进行预测 .
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文献信息
篇名 一种眼病发展趋势的自动预测方法
来源期刊 西安电子科技大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 卷积神经网络 长短时记忆网络 代价敏感 序列图像 眼病预测
年,卷(期) 2018,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 19-25
页数 7页 分类号 TP39
字数 4235字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-2400.2018.06.004
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘西洋 西安电子科技大学计算机学院 24 119 8.0 10.0
5 崔江涛 西安电子科技大学计算机学院 39 445 11.0 20.0
6 王帅 西安电子科技大学软件学院 2 3 1.0 1.0
7 蒋杰伟 西安电子科技大学计算机学院 1 1 1.0 1.0
8 刘琳 西安电子科技大学计算机学院 1 1 1.0 1.0
9 杨皓庆 西安电子科技大学计算机学院 1 1 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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2018(1)
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  • 二级引证文献(0)
2020(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
卷积神经网络
长短时记忆网络
代价敏感
序列图像
眼病预测
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
西安电子科技大学学报(自然科学版)
双月刊
1001-2400
61-1076/TN
西安市太白南路2号349信箱
chi
出版文献量(篇)
4652
总下载数(次)
5
总被引数(次)
38780
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