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研究论文
基于代价敏感正则化和EfficientNet的糖尿病视网膜病变分类方法
王明智
马志强
*
赵锋锋
王永杰
郭继峰
作者单位
摘要
东北林业大学 信息与计算机工程学院,黑龙江 哈尔滨 150040
糖尿病视网膜病变(DR)是糖尿病的常见并发症,是目前世界范围内导致失明的主要疾病之一。临床的早期阶段很难检测到DR。本文提出一种基于卷积神经网络的计算机辅助诊断方法,根据眼底的图像自动分类DR的严重程度。采用多种预处理方法提高输入图像的质量,并且采用多种数据增强的方法来提高数据集的均衡性。使用代价敏感正则化扩展标准分类损失函数,根据预测等级和真实等级相差程度的不同,对其施加不同的惩罚。在ImageNet数据集上进行预训练,从而引入迁移学习,并且使用Softmax激活函数的全连接层使模型获得更好的性能。基于两个数据集的实验结果表明,相较于近期学者的研究结果,该模型能够实现二次加权kappa分数约5%的改善,AUC约3%的改善。将代价敏感正则化引入到EfficientNet网络模型可以提高糖尿病视网膜病变分类任务的准确率,能够得到很好的模型性能。
糖尿病视网膜病变
深度学习
代价敏感正则化
卷积神经网络
图像分类
diabetic retinopathy
deep learning
cost-sensitive regularization
convolution neural network
image classification
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液晶与显示
2022, 37(12): 1626
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