【摘 要】
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提出了一种基于深度学习的多疾病分类方法，实现了一个完整的眼底视网膜图像辅助诊断解决方案。将Resnet50作为主干网络，并且利用多任务学习来解决多标签分类问题，根据左右眼的相关性对左右眼图像进行拼接，融合左右眼特征，从而提高模型的精度。由于基于眼底图像的疾病分类本质上是根据图像上的病灶来判断的，因此引入注意力机制来使得模型更关注病灶特征，增强网络对有效特征的学习能力。最后通过多模型融合技术，进一步
【机 构】
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杭州电子科技大学自动化(人工智能)学院
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提出了一种基于深度学习的多疾病分类方法，实现了一个完整的眼底视网膜图像辅助诊断解决方案。将Resnet50作为主干网络，并且利用多任务学习来解决多标签分类问题，根据左右眼的相关性对左右眼图像进行拼接，融合左右眼特征，从而提高模型的精度。由于基于眼底图像的疾病分类本质上是根据图像上的病灶来判断的，因此引入注意力机制来使得模型更关注病灶特征，增强网络对有效特征的学习能力。最后通过多模型融合技术，进一步提高模型的精度。通过设计多组对比实验，确定Resnet50主干网络为本实验最佳选择，而注意力机制的引入和多模型融合使得模型的诊断准确率提升。
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