深度卷积神经网络实现硬性渗出的自动检测

摘要：

为实现硬性渗出的自动检测,构建糖网病计算机辅助诊断系统,文中提出了一种基于深度卷积神经网络的硬性渗出提取方法.该方法主要分为两个部分:线下训练硬性渗出分类模型和在线检测硬性渗出.线下训练分类模型是利用深度卷积神经网络自动提取特征训练出硬性渗出的分类模型;在线检测硬性渗出使用训练好的分类模型对眼底影像中的硬性渗出进行检测,并获取硬性渗出的概率图以及伪彩色图.利用文中方法在标准数据集DIARETDB1和自选数据集上进行验证,结果表明所提方法行之有效,鲁棒性较好,具有很强的临床实践意义.

关键词：糖网病、硬性渗出、卷积神经网络、概率图、伪彩色图

所属期刊栏目：45

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：中央高校基本科研业务费创新项目基金2682014CX027

在线出版日期：2018-12-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：203-207