一种基于卷积神经网络的眼底图像分类方法.pdfVIP

下载本文档

1
0
约1.24万字
约 10页
2023-05-20 发布于北京
举报
版权申诉

一种基于卷积神经网络的眼底图像分类方法.pdf

1、本文档共10页，其中可免费阅读9页，需付费10金币后方可阅读剩余内容。
2、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。
3、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
4、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
5、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
6、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
7、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
8、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

本发明涉及一种基于卷积神经网络的眼底图像分类方法，属于医学图像处理技术领域。该方法包括：S1：以眼底图像为输入，获取每个像素对应的组织图像；S2：组织图像通过预训练卷积神经网络进行特征提取；其中预训练卷积神经网络即特征提取网络是利用公开的纹理图像集和少量组织图像集，经迁移学习得到的卷积神经网络；S3：特征提取后，采用基于GAN的孪生网络中的解码器－编码器网络在重构正则化的共享空间中匹配源域和目标域的分布，并利用判别器将目标域和源域区分；S4：采用对抗损失和交叉熵损失函数训练网络参数，获取最优分类

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114913592 A (43)申请公布日 2022.08.16 (21)申请号 202210547375.4 (22)申请日 2022.05.18 (71)申请人重庆邮电大学