基于深度学习的糖尿病视网膜图像分类方法研究
2.5.1 Tensorflow....................................................................................................18
2.5.2 Caffe
框架
.................................................................................................... 19
2.5.3 PyTorch
框架
............................................................................................... 19
2.6 本章小结................................................................................................................ 19
第三章 基于深度学习的糖尿病视网膜图像分类.............................................................21
3.1
视网膜图像预处理处理流程
................................................................................ 22
3.1.1
视网膜眼底图像数据集
.............................................................................22
3.1.2 数据预处理.................................................................................................24
3.2 糖尿病视网膜图像分类算法的设计.................................................................... 25
3.2.1 Inception_Alexnet 网络模型的设计........................................................ 27
3.3 实验设置................................................................................................................ 28
3.4
参数的设定
............................................................................................................ 28
3.5
实验流程
................................................................................................................ 30
3.6 评估指标................................................................................................................ 30
3.6.1 实验结果对比分析.....................................................................................31
3.7
本章小结
.................................................................................................................31
第四章 基于改进的
U-NET
视网膜图像血管分割
...........................................................33
4.1 引 言.......................................................................................................................33
4.2 实验环境与视网膜图像公开数据集.................................................................... 33
4.2.1 DRIVE 视网膜图像数据集......................................................................33
4.2.2 STARE 视网膜数据集..............................................................................34
4.2.3 CHASE_DB1
视网膜数据集
................................................................... 35
4.3
糖尿病视网膜图像分割流程
................................................................................ 36
4.4 改进的 U-N
ET
视网膜图像血管分割算法............................................................. 36
4.5 RESBLOCK 模块卷积.............................................................................................. 37
4.6
注意力机制与损失函数
........................................................................................ 38
4.6.1
注意力机制
..................................................................................................38
4.6.2 损失函数......................................................................................................39
4.7 视网膜图像血管分割实验设计与分析................................................................ 39
4.7.1
实验结果与评估标准
.................................................................................40
4.7.2
图像预处理
.................................................................................................41
4.7.3 数据扩充与参数的设置.............................................................................43