TY -的A2 -桑托斯,马蒂尔德盟——Mateen,默罕默德盟——温Junhao盟——Nasrullah Nasrullah盟——太阳,非盟歌——‘Shaukat PY - 2020 DA - 2020/04/10 TI -渗出物检测糖尿病视网膜病变使用Pretrained卷积神经网络SP - 5801870六世- 2020 AB -眼科领域的,糖尿病性视网膜病变(DR)是致盲的主要原因。DR是基于视网膜病变包括渗出物。渗出物已被发现是DR严重异常的标志之一，因此应立即对这些病变进行适当的检测和治疗，以防止失明。本文提出了一种基于预训练卷积神经网络(CNN-)的渗出物检测框架。最近，深度cnn被单独应用于解决具体问题。而具有迁移学习的预先训练的CNN模型可以利用之前的知识来解决其他相关问题。该方法对渗出斑块进行初始数据预处理，实现标准化。此外，利用感兴趣区域(ROI)定位来定位渗出物的特征，然后利用预先训练的CNN模型(inction -v3、Residual Network-50和Visual Geometry Group Network-19)进行迁移学习来提取特征。此外，来自完全连接层(FC)的融合特征被输入到softmax分类器中进行渗出物分类。 The performance of proposed framework has been analyzed using two well-known publicly available databases such as e-Ophtha and DIARETDB1. The experimental results demonstrate that the proposed pretrained CNN-based framework outperforms the existing techniques for the detection of exudates. SN - 1076-2787 UR - https://doi.org/10.1155/2020/5801870 DO - 10.1155/2020/5801870 JF - Complexity PB - Hindawi KW - ER -