基于小尺度跨層融合模型的糖尿病視網(wǎng)膜病變分類方法

摘要： 基于深度學(xué)習(xí)的糖尿病視網(wǎng)膜病變（DR）自動(dòng)分類有助于提高輔助診斷的精準(zhǔn)性和高效性。本文通過改進(jìn)的殘差網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)對(duì)五種不同病變程度的DR分類。首先，將原殘差網(wǎng)絡(luò)第一個(gè)卷積層中的7×7卷積替換為三個(gè)小尺度的3×3卷積來減少網(wǎng)絡(luò)計(jì)算量；其次，針對(duì)不同病變等級(jí)間因差異過小而導(dǎo)致的分類不準(zhǔn)確問題，引入混合注意力機(jī)制來使模型更關(guān)注重要的病變特征；最后，為充分提取DR圖像中所包含的病變組織形... ... （共8頁）