10.3969/j.issn.2095-2163.2021.05.032
基于改进的AG-CNN的视网膜OCT图像的黄斑病变识别方法
本文针对目前应用全局图像训练卷积神经网络可能会受到若干无关噪声区域的影响,易导致视网膜OCT图像黄斑病变识别或诊断错误等问题,提出了一种改进的注意力引导四分支卷积神经网络的视网膜OCT图像黄斑病变识别方法.采用改进注意力引导卷积神经网络框架,通过集成全局分支、局部分支和层分割分支构成融合分支,利用注意力热图对重要区域进行掩膜和训练,减少视网膜OCT图像噪声的干扰和黄斑病变识别错误率,通过与VGG16和IDL 2种方法在公开数据集上进行了实验验证比较.结果表明,文中方法在视网膜OCT图像数据集上对于识别准确度和识别性能的提升具有显著性的作用.
视网膜OCT图像;黄斑病变;改进注意力引导卷积神经网络
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TP391(计算技术、计算机技术)
黑龙江省省属高等学校基本科研业务费科研项目Hkdqg201911
2021-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
163-169
