一种基于自监督学习的糖尿病视网膜病变诊断方法

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中文摘要：本文提出一种基于自监督学习的糖尿病视网膜病变诊断方法.具体来说,SimCLR首先从原始数据集中随机抽取示例,并使用简单增强的组合将每个示例转换两次,创建两组相应的视图.然后,它使用基于ResNet架构的卷积神经网络计算图像表示,接着使用多层感知机计算图像表示的非线性投影.这会放大不变特征并使网络识别同一图像的不同变换的能力最大化.通过对比学习的方法对眼底图像中存在的特征进行学习.这种方法在多个数据集上取得较好的结果,证明自监督学习在糖尿病视网膜病变诊断中的可行性.

作者：

乔丽、乔晶晶

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作者单位：

吕梁学院计算机科学与技术系,山西离石 033001

关键词：

糖尿病视网膜病变自监督学习卷积神经网络多层感知机

基金：

吕梁市重点研发计划项目山西省高等学校教学改革创新项目吕梁市重点研发计划项目

项目编号：

2022GXYF17J202211642022GXYF18

出版年：

2024

吕梁学院学报

吕梁学校

吕梁学院学报

影响因子：0.126

ISSN：2095-185X

年,卷(期)：2024.14(2)

参考文献量8