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E2E-DRNet:基于EfficientNetV2模型的糖尿病视网膜病变识别
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作者 刘圆圆 陈麓 +5 位作者 鲁峰 叶阳 安禹潼 金明慧 邢开原 曾光 《计算机系统应用》 2024年第12期248-255,共8页
本文提出一种名为E2E-DRNet的模型,旨在解决当前人工糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy,DR)诊断中分类性能差、耗时费力以及视网膜图像等级差异小、病灶不明显等问题.该模型基于EfficientNetV2,并结合了有效通道注意力模块.通过对D... 本文提出一种名为E2E-DRNet的模型,旨在解决当前人工糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy,DR)诊断中分类性能差、耗时费力以及视网膜图像等级差异小、病灶不明显等问题.该模型基于EfficientNetV2,并结合了有效通道注意力模块.通过对DR数据集进行处理和优化,引入了Focal Loss损失函数以解决样本不均衡问题,并将模型分为两个阶段以实现DR分类的细分.实验结果表明,该方法在公开数据集和临床数据集上表现良好,提高了对眼底病变区域的可解释性,有助于提高DR病变的筛查效率,克服了人工诊断的局限性. 展开更多
关键词 糖尿病视网膜病变 EfficientNetV2 有效通道注意力 可解释性
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