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[IEEE 2018年第37届中国控制会议(CCC) - 武汉(2018.7.25-2018.7.27)] 2018年第37届中国控制会议(CCC) - 基于重组卷积神经网络的SD-OCT图像黄斑病变识别

DOI:10.23919/chicc.2018.8483036 出版年份:2018 更新时间:2025-09-09 09:28:46
摘要: 黄斑病变(如年龄相关性黄斑变性AMD和糖尿病性黄斑水肿DME)困扰人类多年,但传统识别方法往往复杂、耗时且费力。因此,本文提出一种计算量较小的高效重组残差卷积神经网络(CNN),用于识别SD-OCT图像中的AMD、DME及正常情况。本研究以18层残差CNN为基础,在提取低级或高级特征的卷积组中移除部分卷积层,同时将其添加至CNN中部以增强中级特征提取能力。研究还通过调整卷积计算时的核尺寸来改变视觉感受野。实验表明:采用3×3核尺寸的重组残差CNN在相同数据集上表现优于原始模型与近期提出的其他方法,总体准确率最高达90%,且在特征提取复杂度与时间消耗方面也更具优势。
作者: Tianqi Meng,Chengdong Wu,Tong Jia,Yang Jiang,Zixi Jia
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研究概述 实验方案 设备清单

提出一种有效的重组残差卷积神经网络(CNN),用于以较少计算量识别AMD、DME和正常SD-OCT图像。

当卷积核尺寸较小时,重组残差CNN在黄斑病变识别中比原始残差CNN及相关研究表现更优,最高总体准确率达到90%。详细的中级特征能提升识别准确率,但对于糖尿病性黄斑水肿,具有更大感受野的高级特征也有帮助。未来工作将把具有更大感受野的高级特征整合到重组残差CNN中。

该研究的局限性在于医学SD-OCT数据集的规模相较于ImageNet和COCO等公开数据集较小,可能导致泛化能力差或过拟合。当核尺寸固定为7×7时,重组残差CNN的性能优势会逆转。

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