Lanzhou University of Technology Institutional Repository （LUT_IR）
| 基于深度学习的糖尿病视网膜分类方法研究 | |
| 韦哲1,2; 赵刚1; 王能才2; 石栋栋1; 石恒兵1; 王玉珍2 | |
| 2020-10-15 | |
| 发表期刊 | 中国医学装备
 |
| 期号 | 2020-10页码:11-15 |
| 摘要 | 目的:利用深度学习的方法对糖尿病视网膜分类方法进行研究。方法:采用深度学习的方法,输入视网膜眼底图像特征和选择分类模型,从而决定最终的视网膜眼底分类效果。针对不同病变时期的糖尿病性病变视网膜类间差别小,特征分类困难的问题,提出利用基于迁移学习的Xception模型来解决病变视网膜分类的方法,该方法摒弃了传统分类方法中的直接对数据集进行训练的缺点,采用特殊的图像预处理方法,通过迁移学习结合优秀的分类模型来解决分类难问题。结果:研究结果表明,在预处理后的数据集上,训练得到的模型在测试集上准确率达到了92.8%,取得了良好的训练效果。结论:视网膜眼底图像作为眼部病症的重要判断依据,蕴藏着大量的病症信息,不但可以节省经验丰富的眼科医生的诊断时间,还可解决医疗资源分布不均的问题。 |
| 关键词 | 深度学习 糖尿病 视网膜病变 图像分类 |
| URL | 查看原文 |
| 收录类别 | CNKI |
| 语种 | 中文 |
| 中图分类号 | R774.1;R587.2;TP18 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/103586 |
| 专题 | 兰州理工大学 电气工程与信息工程学院 |
| 作者单位 | 1.兰州理工大学电气工程与信息工程学院; 2.联勤保障部队第九四〇医院信息科 |
| 第一作者单位 | 电气工程与信息工程学院 |
| 第一作者的第一单位 | 电气工程与信息工程学院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 韦哲,赵刚,王能才,等. 基于深度学习的糖尿病视网膜分类方法研究[J]. 中国医学装备,2020(2020-10):11-15. |
| APA | 韦哲,赵刚,王能才,石栋栋,石恒兵,&王玉珍.(2020).基于深度学习的糖尿病视网膜分类方法研究.中国医学装备(2020-10),11-15. |
| MLA | 韦哲,et al."基于深度学习的糖尿病视网膜分类方法研究".中国医学装备 .2020-10(2020):11-15. |
| 条目包含的文件 | 下载所有文件 | |||||
| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| 基于深度学习的糖尿病视网膜分类方法研究.（2915KB） | 期刊论文 | 出版稿 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 下载 | |
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