基于迁移学习与特征融合的眼底图像分类

来源 :光学精密工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ldbeight

【摘要】

：

针对大量眼底图片难以收集和标注、有经验的眼科医生地区分配不均匀等,导致眼底疾病患者检查准确度低、花费时间较长等问题,本文基于迁移学习提出一种图像分类方法:首先修改EfficientNet-B0和EfficientNet-B7模型并进行参数微调,将微调后的模型作为特征提取器用于提取眼底图像的特征,再对提取的特征进行特征融合并使用DNN分类器实现最终分类,同时使用加权梯度类激活映射可视化解释模型诊断异

【作者】

：

陈筱朱向冰吴昌凡余燕张鹏飞

【机构】

：

安徽师范大学物理与电子信息学院,皖南医学院第一附属医院眼科

【出处】

：

光学精密工程

【发表日期】

：

2021年02期

【关键词】

：

眼底图像深度神经网络分类器 EfficientNet微调特征提取特征融合可视化解释 fundus images deep neural network

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(No.81700867)

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