基于深度学习的白内障诊断系统研究

作     者：周志勇 尹雅晴 刘金苍 牛雪皎 常毓轩 

作者机构：天津天狮学院天津301723 

基　　金：国家级大学生创新创业训练计划项目“基于深度学习的白内障诊断系统”(项目编号:202310859006) 

出 版 物：《中国新技术新产品》 (New Technology & New Products of China)

年 卷 期：2024年第15期

页      码：5-8页

摘      要：本文开发一种基于深度学习的白内障诊断系统,协助医生提高早期诊断效率和准确性。本文收集带标注的白内障裂隙灯图像构建数据集,进行数据扩增和预处理。采用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)设计了一个带有三分类全连接层的模型。利用迁移学习方法训练模型,从裂隙灯图像中提取关键特征进行分类。本文基于网络模型设计了白内障、轻度白内障和正常三分类的可视化界面以及应用程序,辅助医疗诊断。试验结果表明,该系统泛化能力良好,准确性高,在临床中应用可提升诊断效率,及时干预治疗,保护患者视力健康。

主 题 词：白内障 深度学习 数据增强 迁移学习 可视化 

学科分类：08[工学] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1673-9957.2024.15.003

馆 藏 号：203140203...