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目的利用深度学习方法自动提取眼底白内障特征,构建白内障自动分类器,并可视化分析深度网络中间层特征的逐层变换过程。方法基于临床眼底图像,使用深度卷积神经网络(CNN)从输入数据的原始表示直接学习有用的特征,对比分析CNN自动提取的特征与预定义特征的性能表现。然后利用反卷积神经网络(DN)量化分析CNN各个中间层的特征,进一步研究输入图像中对CNN的预测贡献最大的像素集,探究CNN表征白内障的具体过程。结果使用深度学习方法构建的分类器在四分类任务中达到0.818 6的平均准确率。与现有的预定义特征集相比,利用深度CNN自动提取的特征集能提供更好的白内障特征表示。CNN中间层特征呈现从低级抽象到高级...
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