摘要
圆锥角膜是一种眼部疾病,较早发现并诊断圆锥角膜可控制病情,避免角膜移植,也可以为准分子激光手术进行圆锥角膜排查。然而,目前圆锥角膜的早期诊断较为困难,一种可靠的计算机辅助筛查圆锥角膜诊断方法需求迫切。基于此,首次把引入注意力机制(convolutional block attention module,CBAM)的残差网络(residual neural network,ResNet)模型(CBAM_ResNet50)应用在圆锥角膜辅助诊断中,通过对角膜地形图的原始数据集进行预处理,用其训练CBAM_ResNet50网络,并和未引入注意力机制的ResNet50网络模型进行对比。使用CBAM_ResNet50网络模型准确率达到了98%,比未引入注意力机制ResNet50网络模型准确率提升了3%。CBAM_ResNet50可以较为准确地对圆锥角膜进行分类,能有效辅助医生诊断圆锥角膜。
作者
杨雨倩
李秀丽
杨涵兵
朱亚萍
YANG Yuqian;LI Xiuli;YANG Hanbing;ZHU Yaping
出处
《信息技术与信息化》
2023年第8期8-11,共4页
Information Technology and Informatization
作者简介
杨雨倩(1994-),女,河南许昌人,硕士,华北水利水电大学信息工程学院,研究方向:人工智能、机器学习、深度学习;李秀丽(1967-),女,河南郑州人,学士,华北水利水电大学信息工程学院,研究方向:人工智能、机器学习、深度学习;杨涵兵(2001-),男,河南许昌人,本科,华北水利水电大学信息工程学院,研究方向:人工智能;朱亚萍(2000-),女,河南周口人,硕士,华北水利水电大学信息工程学院,研究方向:人工智能、机器学习、深度学习。
