文献类型：期刊文章

作　　者：庞浩[1,2] 王枞[1,2]

PANG Hao;WANG Cong(School of Software, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China;Key Laboratory of Trustworthy Distributed Computing and Service （Beijing University of Posts and Telecommunications）, Ministry of Education, Beijing 100876, China)

机构地区：[1]北京邮电大学软件学院,北京100876 [2]可信分布式计算与服务教育部重点实验室(北京邮电大学),北京100876

出　　处：《软件学报》

基　　金：国家重点研发计划(2016YFF0201003)~~

年　　份：2017

卷　　号：28

期　　号：11

起止页码：3018-3029

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：近年来,深度学习在计算机视觉方面取得了巨大的进步,并在利用计算机视觉完成医学影像的阅片工作方面展现出了良好的应用前景.针对糖尿病眼底病变筛查工作,通过构建两级深度卷积神经网络,完成了原始照片的特征提取、特征组合和结果分类,最终得出筛查结果.通过与医生的诊断结果进行比较,证明了模型的输出结果与医生诊断结果之间具有高度的一致性.同时,提出了利用弱监督学习进行细粒度图像分类的改进方法.最后,对未来研究的方向进行了展望.

关 键 词：计算机视觉 卷积神经网络 深度学习  弱监督学习  糖尿病视网膜病变

分 类 号：TP182]