基于深度卷积网络的糖尿病并发症分类

本文针对现有糖尿病并发症分类研究以统计为主,缺乏有效数学模型的问题,提出了基于深度卷积神经网络的糖尿病并发症分类模型。首先进行数据预处理,将糖尿病数据进行降维和向量化;其次采用深度卷积神经网络对并发症进行分类,并与SVM、决策树、BP神经网络等经典方法进行了对比。实验结果表明,本文提出的基于深度卷积网络的糖尿病并发症分类模型准确性高于其它模型,能够为糖尿病并发症提供有效地辅助诊断。