基于深度学习的糖尿病视网膜病变图像多分类方法
基本信息
| 申请号 | CN201910495481.0 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN110210570A | 公开（公告）日 | 2019-09-06 |
| 申请公布号 | CN110210570A | 申请公布日 | 2019-09-06 |
| 分类号 | G06K9/62（2006.01）I; G16H50/20（2018.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 周玲玲; 鲁浩; 张伶俐; 陈可佳 | 申请（专利权）人 | 上海延华大数据科技有限公司 |
| 代理机构 | 南京苏科专利代理有限责任公司 | 代理人 | 上海延华大数据科技有限公司 |
| 地址 | 201201 上海市浦东新区上丰路977号1幢B座672室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明揭示了基于深度学习的糖尿病视网膜病变图像多分类方法，包括如下步骤：首先，获取原始数据集，并将原始数据集进行预处理；然后将预处理后的数据集进行类别数据平衡；之后，将类别数据平衡后的数据集进行迁移训练，得到糖尿病视网膜病变图像多分类模型；最后，将待测样本输入糖尿病视网膜病变图像多分类模型进行预测，并完成对糖尿病视网膜病变图像的分类。本发明提供的方法具有使用便捷的优点，另外，本发明通过将类别数据平衡后的数据集进行迁移训练，提高了分类准确率。 |
