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基于三维卷积神经网络的视网膜OCT图像的分类方法【异议或纠错】

档案编号: CQ-991-8150-0715
档案文号:
专利权人: 申请人 
发布时间: 发布时间 
档案分类: 专利权 
分 类 号: 第G06K9/62;G06N3/04类
授权状态: 已授权
档案内容: 本发明公开了一种基于三维卷积神经网络的视网膜OCT图像的分类算法,包括以下步骤:S01:采集三种视网膜OCT图像,对三种视网膜进行分类标记;S02:数据预处理,对三维OCT图像数据进行降采样,得到统一大小的三维图像用于输入三维卷积神经网络;S03:根据迁移学习思想,用大量标记好的自然图像预训练一个三维卷积神经网络模型;S04:用预处理好的视网膜OCT图像对训练好的三维卷积神经网络模型进行微调,在主流网络中间的卷积层后加入分支网络,将主流网络和所述分支网络的输出层进行融合;S05:将测试图像按照S02步骤进行预处理,利用S04中微调后的所述三维卷积神经网络模型进行测试,输出分类结果。本发明具有可以对三维视网膜OCT图像进行分类以及提高分类准确性的特点。
附件下载:  (原始资料备查)

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