基于机器学习的视网膜图像识别模型设计

• 作者: 张俊飞 张贵英
• 来源期刊: 电脑知识与技术:学术版
• 学科: 工学
• 关键词: 视网膜图像 自动识别 模型设计
• 年，卷（期）: 2020,（27）
• 页码范围: 176-177
• 页数: 2页
• 分类号: TP181

摘要

早产儿视网膜病变是小儿致盲的主要原因之一,发病率在我国呈持续上升的趋势。人工诊断存在费时费力,依靠医生经验等不足。针对此,提出了基于机器学习的视网膜图像识别模型,首先基于原始图像,借助图像处理、传统机器学习方法和对抗生成网络技术得到生成图像,然后基于这些图像和原始图像,提取其特征,最后对级联后的特征进行分类。该模型有望为早产儿视网膜病变的自动筛查系统提供技术支持。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张俊飞	广州医科大学基础医学院	28	36	4.0	5.0
2	张贵英	广州医科大学基础医学院	1	0	0.0	0.0