【摘 要】
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目的:总结基于眼底图像的人工神经网络分类器研究现状与进展,为基于眼底图像的疾病计算机辅助诊断提供基础。方法:本研究采用文献检索和综述的方法,对国内外关于眼底图像的人
【机 构】
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南通大学医学信息学系; 南通大学数字医学研究所;
【基金项目】
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国家自然科学基金(编号:81501559,81271668);江苏省高校自然科学研究项目(编号:15KJB310015,14KJB310014);南通大学自然科学类科研基金前期预研项目(编号:14ZY021);南通大学研究生创新训练计划项目(编号:YKC15056);南通大学大学生创新训练计划项目(编号:2015143)~~
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目的:总结基于眼底图像的人工神经网络分类器研究现状与进展,为基于眼底图像的疾病计算机辅助诊断提供基础。方法:本研究采用文献检索和综述的方法,对国内外关于眼底图像的人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)研究进行整理,主要对已发表的文献中ANN技术以及相关眼底图像的特征提取技术进行整理和分析。结果:本次研究检索到符合要求的研究共计27篇,最终纳入17篇研究进行资料提取。提取的指标为分类内容、特征提取、神经网络类型/方法、ANN输入层层数、隐藏层神经元数量、输出、分类指标等。针对不同样本的研究,提取的特征有所区别。目前研究眼底图像的主要ANN方法是后反馈神经网络(BP-ANN)。结论:基于眼底图像的ANN能够为视网膜病变的辅助分析提供一定帮助。
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