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深度学习方法在糖尿病视网膜病变诊断中的应用
被引量:
21
1
作者
范家伟
张如如
+7 位作者
陆萌
何佳雯
康霄阳
柴文俊
石珅达
宋美娜
鄂海红
欧中洪
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期985-1004,共20页
深度学习可以有效提取图像隐含特征,在医学影像识别方面的应用快速发展.由于糖尿病视网膜病变(Diabetic retinopathy,DR)诊断标准明确、分类体系成熟,应用深度学习诊断糖尿病视网膜病变近年来成为研究热点.本文从深度学习方法在DR诊断...
深度学习可以有效提取图像隐含特征,在医学影像识别方面的应用快速发展.由于糖尿病视网膜病变(Diabetic retinopathy,DR)诊断标准明确、分类体系成熟,应用深度学习诊断糖尿病视网膜病变近年来成为研究热点.本文从深度学习方法在DR诊断中的最新研究进展、DR诊断的一般流程、公共数据集、医学影像标注方法、主要实现模型、面临的主要挑战几方面,对深度学习方法在糖尿病视网膜病变诊断中的应用进行了详细综述,便于更多机器视觉、尤其是深度学习医学影像的研究者们参照对比,加快该领域研究的成熟度和临床落地应用.
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关键词
深度学习
糖尿病
糖尿病视网膜病变
智能诊断
图像标注
病变区域检测
病变等级分类
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职称材料
题名
深度学习方法在糖尿病视网膜病变诊断中的应用
被引量:
21
1
作者
范家伟
张如如
陆萌
何佳雯
康霄阳
柴文俊
石珅达
宋美娜
鄂海红
欧中洪
机构
北京邮电大学计算机学院
教育部信息网络工程研究中心(北京邮电大学)
出处
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期985-1004,共20页
基金
教育部信息网络工程研究中心资助项目资助。
文摘
深度学习可以有效提取图像隐含特征,在医学影像识别方面的应用快速发展.由于糖尿病视网膜病变(Diabetic retinopathy,DR)诊断标准明确、分类体系成熟,应用深度学习诊断糖尿病视网膜病变近年来成为研究热点.本文从深度学习方法在DR诊断中的最新研究进展、DR诊断的一般流程、公共数据集、医学影像标注方法、主要实现模型、面临的主要挑战几方面,对深度学习方法在糖尿病视网膜病变诊断中的应用进行了详细综述,便于更多机器视觉、尤其是深度学习医学影像的研究者们参照对比,加快该领域研究的成熟度和临床落地应用.
关键词
深度学习
糖尿病
糖尿病视网膜病变
智能诊断
图像标注
病变区域检测
病变等级分类
Keywords
Deep learning
diabetes mellitus(DM)
diabetic retinopathy(DR)
intelligent diagnosis
image annotation
lesions detection
lesions classification
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
R587.2 [医药卫生—内分泌]
R774.1 [医药卫生—眼科]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
深度学习方法在糖尿病视网膜病变诊断中的应用
范家伟
张如如
陆萌
何佳雯
康霄阳
柴文俊
石珅达
宋美娜
鄂海红
欧中洪
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
21
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