[发明专利]一种用于视网膜病变分类的卷积神经网络权值优化方法有效
| 申请号： | 201911127264.2 | 申请日： | 2019-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN110929775B | 公开（公告）日： | 2022-08-12 |
| 发明（设计）人： | 丁卫平;任龙杰;孙颖;鞠恒荣;丁帅荣;曹金鑫;张毅;冯志豪;李铭;文万志;胡彬;赵理莉 | 申请（专利权）人： | 南通大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/00;G06T7/00 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 朱小兵 |
| 地址： | 226019 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及到医学信息智能处理领域，具体来说涉及一种用于视网膜病变分类的卷积神经网络权值优化方法。该方法首先获取眼底图像训练集、及其对应的多病变标签；通过单种群蛙跳算法寻找最优初始权值，然后构建卷积神经网络中的卷积层、池化层和全连接层，将最优初始权值作为第一次前向传播计算的参数；将视网膜中四种病变的四个预测值分别与真实值进行交叉熵损失计算并求和得到损失值，判断损失值是否异常，如果异常则围绕前一次前向传播的权值生成蛙群，寻找最优蛙更新网络权值；否则采用梯度下降算法更新网络权值；最后对最终权值进行优化。本发明能有效提高眼底图像多病变检测的准确率，对视网膜疾病和辅助治疗具有较强应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 视网膜 病变 分类 卷积 神经网络 优化 方法 | ||
【主权项】：
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