【摘 要】
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为了对糖尿病视网膜病变的严重程度进行更准确的分类,提出了一种基于深度学习的糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy,DR)程度分级模型SERA-Net。首先,对输入的眼底图像使用主干网络SE-ResNeXt-50进行特征提取,避免了网络深度和宽度不断增加所导致的模型收益递减,在保证网络参数的情况下增加了模型的准确率。其次,将提取到的特征图输入Attention-Net,利用通道注
【机 构】
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贵州大学 大数据与信息工程学院,贵州 贵阳550025
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为了对糖尿病视网膜病变的严重程度进行更准确的分类,提出了一种基于深度学习的糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy,DR)程度分级模型SERA-Net。首先,对输入的眼底图像使用主干网络SE-ResNeXt-50进行特征提取,避免了网络深度和宽度不断增加所导致的模型收益递减,在保证网络参数的情况下增加了模型的准确率。其次,将提取到的特征图输入Attention-Net,利用通道注意力和空间注意力相互促进,让网络在关注有用特征信息的同时忽略无用的背景噪音信息,使得DR分级结果更准确。
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