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基于人工智能的白内障筛查方法研究

来源 :沈阳工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：binga2009

【摘 要】

：

晶体裂隙灯图像是白内障诊断的重要依据。有经验的医生往往根据自己的经验,观察晶体裂隙灯图像,判断白内障的严重程度。传统的基于图像的白内障分类方法首先需要人工设计特征,然后进行分类器训练,该方法效率较低且主观性强。为此,本文设计了基于卷积神经网络的白内障特征自动学习模型,该模型能够将晶体裂隙灯图像按白内障的严重程度分类,而且普遍适用于核性白内障,皮质性白内障和后囊性白内障,能够较好地为临床上白内障的诊

【作 者】

：

宋建聪 

【出 处】

：

沈阳工业大学

【发表日期】

：

2019年08期

【关键词】

：

深度学习 白内障 卷积神经网络 迁移学习 图像分类 

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