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融合注意力的ConvNeXt视网膜病变自动分级
被引量：
6
1
作者
黄文博
黄钰翔
+1 位作者
姚远
燕杨
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第17期2147-2154,共8页
由于视网膜病变的类间图像特征差别小及分类临界值相对模糊,自动分级算法存在识别与分级准确率低的问题,提出了融合高效通道注意力(Efficient Channel Attention,ECA)特征的ConvNeXt视网膜病变自动分级模型。针对数据集中数据不足的问题...
由于视网膜病变的类间图像特征差别小及分类临界值相对模糊,自动分级算法存在识别与分级准确率低的问题,提出了融合高效通道注意力(Efficient Channel Attention,ECA)特征的ConvNeXt视网膜病变自动分级模型。针对数据集中数据不足的问题,采用水平翻转左右变换的方法扩充数据,并引入相关数据集来均衡数据的分布。针对眼底图像中出现的图像模糊、光照不均等问题,采用Graham方法对图像进行预处理突出病变特征。提出了融合注意力的ConvNeXt网络来辅助医生诊断视网膜病变,引入ECA机制,并设计了E-Block模块,该模块具有高性能、低参数的特性,能够在训练过程中有效捕捉跨通道交互的信息,同时避免降维。采用迁移学习方法训练网络的所有层参数,加入dropout方法避免ConvNeXt网络的学习能力过强导致的过拟合问题。实验结果表明,所提出的模型敏感性为95.20%,特异度为98.80%,准确率为95.21%。与常用的网络相比,本文方法针对视网膜病变自动分级各项性能指标均有提高。
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关键词
视网膜病变识别与分级
迁移学习
ConvNeXt网络
高效通道注意力
E-Block
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职称材料
题名
融合注意力的ConvNeXt视网膜病变自动分级
被引量：
6
1
作者
黄文博
黄钰翔
姚远
燕杨
机构
长春师范大学计算机
科学
与技术
学院
中国科学院重大任务局
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第17期2147-2154,共8页
基金
吉林省自然科学基金资助项目(No.YDZJ202101ZYTS147)
吉林省教育厅科学研究规划项目(No.JJKH20200830KJ)
吉林省教育厅科学技术研究项目(No.JJKH20210887KJ)。
文摘
由于视网膜病变的类间图像特征差别小及分类临界值相对模糊,自动分级算法存在识别与分级准确率低的问题,提出了融合高效通道注意力(Efficient Channel Attention,ECA)特征的ConvNeXt视网膜病变自动分级模型。针对数据集中数据不足的问题,采用水平翻转左右变换的方法扩充数据,并引入相关数据集来均衡数据的分布。针对眼底图像中出现的图像模糊、光照不均等问题,采用Graham方法对图像进行预处理突出病变特征。提出了融合注意力的ConvNeXt网络来辅助医生诊断视网膜病变,引入ECA机制,并设计了E-Block模块,该模块具有高性能、低参数的特性,能够在训练过程中有效捕捉跨通道交互的信息,同时避免降维。采用迁移学习方法训练网络的所有层参数,加入dropout方法避免ConvNeXt网络的学习能力过强导致的过拟合问题。实验结果表明,所提出的模型敏感性为95.20%,特异度为98.80%,准确率为95.21%。与常用的网络相比,本文方法针对视网膜病变自动分级各项性能指标均有提高。
关键词
视网膜病变识别与分级
迁移学习
ConvNeXt网络
高效通道注意力
E-Block
Keywords
retinopathy recognition and grading
transfer learning
ConvNeXt network
Efficient Channel Attention(ECA)
E-Block
分类号
TP391.7 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合注意力的ConvNeXt视网膜病变自动分级
黄文博
黄钰翔
姚远
燕杨
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
6
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