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基于迁移学习的糖尿病性视网膜病变识别

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糖尿病性视网膜病变是一种由糖尿病并发症,它会逐渐影响视力甚至会导致失明.目前传统检查方法是血管造影,将荧光剂注入血管再通过X射线照片给医生检查,整个过程复杂且耗时.为解决此问题,本文采用一种对原先不平衡的数据集进行数据增强,再使用迁移学习的方式训练神经网络,最终获得75%的准确率.通过和传统训练方式的分类效果对比,得出采用迁移学习优于直接训练的结论.

胡泽、吴雨宸

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西南石油大学 四川省 成都市 610500

糖尿病性视网膜病变 迁移学习 神经网络

2020

科学与财富
四川省科教兴川促进会

科学与财富

ISSN：1671-2226
年,卷(期)：2020.(1)
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