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首页 > 电脑知识与技术 > 基于CNN的糖尿病视网膜病变图像识别研究

基于CNN的糖尿病视网膜病变图像识别研究

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摘要目前,深度学习已经应用到医学图像识别领域,相关学者研究并开发深度学习算法,实现计算机对医学图像的识别与处理,诊断病因,为医生提供辅助诊断决策.本文介绍了卷积神经网络(CNN)背景及相关重要理论知识,基于TensorFlow框架,采用Python作为编程语言,在Anaconda平台搭建卷积神经网络,采集医学图像,对其进行处理并进行识别操作,实验表明,通过CNN训练的网络能成功识别出不同分类的图片.

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作者 潘杨帆 [1] 吴涛 [2] 颜二惠 [1] 胡奇奇 [1] 蒋鹏飞 [1] 学术成果认领
作者单位 安徽中医药大学医药信息工程学院,安徽合肥,230012 [1] 安徽大学计算机科学与技术学院,安徽合肥,230039 [2]
关键词 卷积神经网络医学图像识别TensorFlowPythonAnaconda
分类号 TP18
栏目名称
人工智能及识别技术
发布时间 2019-12-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
安徽中医药大学自然重点项目（2018zrzd12） 安徽省高等学校人文社会科学研究重点项目（SK2018A0218） 安徽中医药大学大学生创新创业训练计划重点项目（2018064）
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电脑知识与技术

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2019年15卷31期

206-208页

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