面向糖网小目标检测的反卷积神经网络方法

彭志浩; 陈辉; 张欣鹏; 武继刚

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面向糖网小目标检测的反卷积神经网络方法

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糖尿病视网膜病变(Diabetic Retinopathy,DR)的早期病变主要包括为微动脉瘤、出血点和硬性渗出物。但在临床中仅依靠医生进行人工标注,耗时费力。传统方法在检测DR早期病变中存在着特征提取困难、分类性能差等问题。因此,提出一种反卷积神经网络模型实现对上述三类病变的自动检测,其中反卷积层代替池化层可恢复在卷积运算中丢失的有用信息。实验结果表明,该方法可准确检测公共眼底图像数据库中的三类病变,灵敏度分别为91.7%、97.0%和99.4%。

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来源
《计算机应用与软件》 |2022年第5期|204-212|共9页
作者
彭志浩; 陈辉; 张欣鹏; 武继刚;
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作者单位

广东工业大学计算机学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机器辅助技术;
关键词
反卷积神经网络; 微动脉瘤; 出血点; 硬性渗出物;

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