换一批摘要随着计算机辅助诊断系统在医学领域发展进步,眼底图像携带丰富的临床信息,可以很好的与计算机辅助诊断技术结合,便于辅助临床医生对于眼科疾病的判断,减缓医生工作的强度和负担.本研究收集整理了 1000 张眼底图像作为验证数据集,从临床眼底图像诊断角度出发,以InceptionV3 结构为核心搭建神经网络,加强了对模型过拟合的处理,在模型搭建中采用了Dropout技术;改进眼底图像数据增广的方案,注重更多正确的临床信息输入到模型中训练,确保数据集中眼底图像 80%以上都包含有相关临床特征.训练模型精确率 94.18%,在医院收集的验证数据集中,验证精确率能达到 90.85%.模型的整体精度达到预期,与其它实验的预测结果相比,模型精准度比较高,性能比较稳定,可以辨别眼底图像临床疾病分类信息.
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栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1006-1959.2025.22.004
发布时间
2025-12-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
泸州市科技计划项目（2021-RCM-111）
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