【摘 要】
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目的糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy,DR)是一种病发率和致盲率都很高的糖尿病并发症。临床中,由于视网膜图像不同等级之间差异性小以及临床医生经验的不同,会出现误诊、漏诊等情况,目前基于人工DR的诊断分类性能差且耗时费力。基于此,本文提出一种融合注意力机制(attention mechanism)和高效率网络(highefficiency network,Efficient
【机 构】
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河北大学电子信息工程学院,保定071000河北省数字医疗工程重点实验室,保定071000;
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目的糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy,DR)是一种病发率和致盲率都很高的糖尿病并发症。临床中,由于视网膜图像不同等级之间差异性小以及临床医生经验的不同,会出现误诊、漏诊等情况,目前基于人工DR的诊断分类性能差且耗时费力。基于此,本文提出一种融合注意力机制(attention mechanism)和高效率网络(highefficiency network,Efficient Net)的DR影像自动分类识别方法,以此达到对病变类型的精确诊断。方法针对实验中DR数据集存在的问题,
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