[发明专利]一种基于深度学习的糖尿病视网膜病变区域定位检测方法在审
| 申请号： | 202011335434.9 | 申请日： | 2020-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN112489003A | 公开（公告）日： | 2021-03-12 |
| 发明（设计）人： | 程玉鑫;戚静静 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/73;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150080 黑龙江省哈*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的糖尿病视网膜病变区域定位检测方法，包括以下步骤：A、对已病变的糖尿病视网膜图像进行预处理，标出病变区域；B、搭建深度学习服务器平台来进行python程序编写；C、利用YOLO网络模型对数据集图像进行训练；D、将多次迭代后得出的定位准确值绘制准确率曲线；E、利用测试集图像验证所训练结果是否精确，准确率是否符合要求。本发明实现了对糖尿病视网膜病变区域定位检测的方法，利用YOLO模型，准确度高，具有很强的应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 糖尿病 视网膜 病变 区域 定位 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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