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眼底病变OCT图像的轻量化识别算法
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作者 侯小虎 贾晓芬 赵佰亭 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期2448-2455,2466,共9页
为了准确、方便地识别多类型眼底病变,提出光学相干断层扫描技术(OCT)图像的轻量化分类模型MB-CNN.降低卷积核的使用个数,调节每个阶段卷积块的使用比例,设计轻量化主干网络L-Resnet,通过加深网络深度增强对深层语义信息的提取.使用深... 为了准确、方便地识别多类型眼底病变,提出光学相干断层扫描技术(OCT)图像的轻量化分类模型MB-CNN.降低卷积核的使用个数,调节每个阶段卷积块的使用比例,设计轻量化主干网络L-Resnet,通过加深网络深度增强对深层语义信息的提取.使用深度可分离卷积设计多尺度卷积块MultiBlock,利用MultiBloc深度挖掘病灶区域的特征,使用不同的卷积核提取不同尺寸病变的特征,提高网络对病变OCT图像的识别能力.构建特征融合模块FFM,融合浅层信息和深层信息,充分提取病变特征的纹理和语义信息,提高对小目标病变的识别能力.实验结果显示,MB-CNN在UCSD、 Duke和NEH3个数据集上的总体分类精度分别达到97.2%、 99.92%和94.37%,模型参数量明显降低,所提模型能够针对眼底的多种病变进行分类. 展开更多
关键词 眼底病变 光学相干断层扫描技术(oct)图像 智能识别 轻量化分类模型 语义信息 特征融合
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