[发明专利]一种基于深度残差收缩网络的眼病诊断方法在审
| 申请号： | 202211073636.X | 申请日： | 2022-09-02 |
| 公开（公告）号： | CN115456981A | 公开（公告）日： | 2022-12-09 |
| 发明（设计）人： | 徐慧;吴一凡;王皓晨;王惠荣;赵晨薇 | 申请（专利权）人： | 南通大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 226019 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及人工智能神经网络技术领域，尤其涉及一种基于深度残差收缩网络的眼病诊断方法，包括：S1：采集病人结构化、脱敏眼科图像集据作为样本数据，并对眼部数据根据病情进行类别标注；S2：对采集的眼部图像进行预处理；S3：构建训练集和测试集，采用分层抽样算法对训练集中眼部样本数据进行采样，均衡样本数据；S4：将训练集输入深度残差收缩网络，对深层特征进行多尺度提取，去除噪声，输出分类结果；S5：训练并优化模型，测试集测试模型性能，实现眼部疾病诊断。本发明采用注意力机制，抽取出更加关键及重要的信息，使模型做出更加准确的判断；使用软阈值化，减少噪声影响；采用分层抽样和交叉熵损失函数优化算法，提高训练和预测的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 收缩 网络 眼病 诊断 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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