基于深度学习的糖尿病视网膜病变分类方法研究
陈榕
福建船政交通职业学院管理工程系 福建福州 350007
摘要：目前检测糖尿病视网膜病变的方法主要依赖于医生的个人判断,其诊断时间较长,占用较多的医疗资源.为解决以上问题,提出了一种基于改进的AlexNet模型的深度学习方法,对彩色眼底图像进行特征提取,自动判断糖尿病视网膜病变程度,达到了96.64％ 的诊断精度.
关键词：糖尿病视网膜病变改进AlexNet模型
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：3( 162-164 )
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