【摘 要】
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眼底图像是诊断眼底疾病的重要依据,机器自动筛查眼底照片中有无异常能够为病人快速提供建议,并减少医生的负担。为了让机器筛查有无疾病,文章提出了一种采用特征融合技术对病变眼底图像进行自动区分的方法。首先微调多个迁移学习模型,将微调后的模型用于提取眼底图像特征,再进行特征融合,采用随机森林分类器对图片分类,并进行性能测试,最后将该方法转化为用户友好的应用程序。实验表明,本文的方法识别的准确率和F1度量分
【机 构】
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同济大学电子与信息工程学院,安徽师范大学物理与电子信息学院
【基金项目】
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国家级大学生创新创业项目(No.202010247201)。
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眼底图像是诊断眼底疾病的重要依据,机器自动筛查眼底照片中有无异常能够为病人快速提供建议,并减少医生的负担。为了让机器筛查有无疾病,文章提出了一种采用特征融合技术对病变眼底图像进行自动区分的方法。首先微调多个迁移学习模型,将微调后的模型用于提取眼底图像特征,再进行特征融合,采用随机森林分类器对图片分类,并进行性能测试,最后将该方法转化为用户友好的应用程序。实验表明,本文的方法识别的准确率和F1度量分别达到92.1%和92.8%,实现了自动筛查眼底照片有无异常的功能,该方法也可以推广到其他医学影像仪器中。
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