一种基于改进的ResNeSt卷积神经网络模型的糖尿病性视网膜病变图像分类方法.pdf

基于卷积神经网络的视网膜血管分割和动静脉分类方法研究.pdf 摘要摘要 视网膜血管的形态对于糖尿病性视网膜病变等视网膜疾病的诊断和筛查至关重要。临床上，视网膜动静脉的形态变化是糖尿病性视网膜病变病理变化的判断依据。然而，鉴于视网膜血管系统复杂多变的特性，当前医生主要采取手工操作的方式，对视网膜血管进行区域采样、测量和分析。人工筛查耗时且成本高昂，同时易受主观因影响，不适用于大规模的糖尿病性视网膜病变筛查工作。因此，采用计算机辅助诊断技术实现视网膜血管的自动分割和动静脉分类，对视网膜图像的处理和糖尿病性视网膜病变的分析诊断具有重要的研究价值和临床意义。近年来，基于统的图像处理方法和基于深度学习的方法在医学图像处理领域表现出色，其中深度学习

2025-04-13 约10.57万字 59页立即下载

基于卷积神经网络的OCT视网膜分层方法、系统和介质.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113393478 A (43)申请公布日 2021.09.14 (21)申请号 202110556870.7 (22)申请日 2021.05.21 (71)申请人天津大学地址 30

2023-06-17 约1.52万字 15页立即下载

一种基于复合卷积神经网络的化石图像分类模型的构建方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112819096 A (43)申请公布日 2021.05.18 (21)申请号 202110219351.1 (22)申请日 2021.02.26 (71)申请人西北大学地址 71

2023-06-05 约1.67万字 15页立即下载

一种基于类哺乳动物视网膜结构人工神经网络的图像识别与分类方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114548239 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210106613.8 G06N 3/04 (2006.01)

2023-05-09 约2.49万字 19页立即下载

基于改进三维卷积神经网络的高光谱图像分类方法研究：原理、改进与应用.docx 基于改进三维卷积神经网络的高光谱图像分类方法研究：原理、改进与应用一、引言 1.1研究背景与意义 1.1.1高光谱图像分类的重要性高光谱图像分类技术作为遥感信息处理的核心环节，对于充分挖掘高光谱图像的潜在价值具有不可替代的作用。高光谱成像技术能够获取数百个连续且狭窄波段的光谱信息，形成“图谱合一”的数据立方体，不仅包含了丰富的地物空间分布信息，还详细记录了地物在不同光谱波段的反射或辐射特性，如同为地物赋予了独特的“光谱指纹”，在众多领域展现出了巨大的应用潜力。在环境监测领域，高光谱图像分类可用于大气污染、水体质量和土地利用变化等环境问题的监测。通过对不同地物的光谱特征进行分析

2025-04-04 约3.87万字 30页立即下载

基于BP神经网络的视网膜血管图像分割.doc 深度学习课内实验报告实验名称：基于BP神经网络的视网膜血管图像分割专业名称：班级/组号学生姓名：学号：指导教师：实验日期：一.实验目的及实验环境实验目的：根据世界卫生组织发布的数据，世界各地都有越来越多的人患有眼科疾病。一般来说，眼科疾病包括高血压性视网膜病变、糖尿病性视网膜病变和动脉硬化。视网膜血管的形态学特征对眼科医生有很大的帮助。眼科医生可以利用视网膜血管的形态学特征，如分支模式、角度、弯曲度、宽度和长度等，来诊断和评估眼科疾病。因此，眼底图像中视网膜血

2025-05-15 约9.03千字 12页立即下载

基于改进卷积神经网络的图像分类研究：方法、应用与优化.docx 基于改进卷积神经网络的图像分类研究：方法、应用与优化一、引言 1.1研究背景与意义在当今数字化时代，图像作为一种重要的信息载体，广泛应用于各个领域。图像分类作为计算机视觉领域的核心任务之一，旨在将输入的图像自动划分到预定义的类别中，其重要性不言而喻。随着互联网技术的飞速发展，图像数据呈爆炸式增长，如何高效、准确地对这些图像进行分类成为了亟待解决的问题。 图像分类在众多实际应用场景中发挥着关键作用。在医疗领域，通过对医学影像（如X光、CT、MRI等）的分类，可以辅助医生进行疾病的诊断和预测，提高诊断的准确性和效率，为患者的治疗争取宝贵时间。在安防监控领域，图像分类技术能够对监控视频中

2025-05-13 约4.07万字 30页立即下载

基于深度学习的糖尿病视网膜病变分类方法研究.pptx 基于深度学习的糖尿病视网膜病变分类方法研究汇报人：2024-01-08 目录引言糖尿病视网膜病变概述深度学习在医学图像处理中应用基于深度学习的糖尿病视网膜病变分类方法设计实验结果与分析结论与展望 01引言 糖尿病视网膜病变（DiabeticRetinopathy，DR）是糖尿病的一种常见并发症，严重影响患者的视力和生活质量。基于深度学习的DR分类方法可以提高DR的诊断准确性和效率，有助于实现DR的早期发现和及时治疗。DR的早期诊断和治疗对于防止视力丧失具有重要意义，而深度学习技术为DR的早期诊断和治疗提供了新的可能性。研究背景与意义目前，基于深度学习的DR分类方法已经取得了一定的研究成果，包

2024-07-07 约3.54千字 26页立即下载

一种基于宽卷积神经网络的图像去噪方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112801897 A (43)申请公布日 2021.05.14 (21)申请号 202110071024.6 (22)申请日 2021.01.19 (71)申请人西安理工大学地址

2023-06-05 约1.75万字 18页立即下载

一种基于双路注意力卷积神经网络的宫颈OCT图像分类方法及系统.docx PAGE 1- 一种基于双路注意力卷积神经网络的宫颈OCT图像分类方法及系统第一章引言随着现代医疗技术的不断发展，早期疾病检测与诊断在提高患者生存率和生活质量方面发挥着至关重要的作用。宫颈疾病，尤其是宫颈癌，是女性健康的一大杀手。光学相干断层扫描（OpticalCoherenceTomography，OCT）技术作为一种非侵入性成像技术，在医学诊断领域展现出巨大的潜力。近年来，基于深度学习的图像分类方法在医学图像分析中的应用日益广泛，其高精度、自动化的特点为宫颈OCT图像的分类提供了新的思路。在宫颈癌的早期诊断中，宫颈OCT图像能够提供丰富的组织结构信息，有助于医生对病情进行准确判断。然

2025-01-19 约3.3千字 6页立即下载

一种基于卷积神经网络的高光谱遥感图像分类方法及系统[发明专利].docx PAGE 1- 一种基于卷积神经网络的高光谱遥感图像分类方法及系统[发明专利] 一、引言随着遥感技术的不断发展，高光谱遥感图像在资源调查、环境监测、灾害预警等领域发挥着越来越重要的作用。高光谱遥感图像具有丰富的光谱信息，能够反映地表物质的细微差异，因此在分类识别方面具有较高的精度。然而，高光谱遥感图像数据具有高维、高噪声、类间距离小等特点，给图像分类带来了巨大的挑战。传统的遥感图像分类方法，如基于特征提取和基于规则的方法，在处理高光谱遥感图像时往往难以达到理想的效果。近年来，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）在图像识别领域取得了显著的成果，其强大的

2025-01-20 约2.15千字 4页立即下载

一种基于轻量化卷积神经网络的图像分类方法和装置.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114565792 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210189921.1 G06N 3/04 (2006.01)

2023-05-07 约1.29万字 13页立即下载

基于卷积神经网络的皮肤病变图像分割：方法、优化与应用.docx 基于卷积神经网络的皮肤病变图像分割：方法、优化与应用一、引言 1.1研究背景与意义皮肤作为人体最大的器官，直接与外界环境接触，皮肤病的发病率居高不下。据世界卫生组织（WHO）统计，全球约有[X]%的人口受到不同程度皮肤病的困扰。早期准确地诊断皮肤病对于制定有效的治疗方案、提高患者治愈率和生活质量至关重要。在皮肤病的诊断过程中，皮肤病变图像分割是一项关键技术，它旨在从皮肤图像中准确地分离出病变区域，为后续的分析和诊断提供基础。传统的皮肤病诊断主要依赖医生的肉眼观察和经验判断，这种方式存在一定的主观性和局限性。首先，医生的经验水平参差不齐，对于一些症状不典型的皮肤病变，容易出现误诊或漏

2025-02-28 约3.64万字 27页立即下载

基于深度学习卷积神经网络的内镜图像病变识别筛查方法.docx PAGE 1- 基于深度学习卷积神经网络的内镜图像病变识别筛查方法一、1.引言 (1)随着医疗技术的不断发展，内镜检查已成为消化道疾病诊断的重要手段。然而，内镜图像的病变识别和筛查工作往往依赖于医生的经验和专业知识，这不仅效率低下，而且容易受到主观因素的影响。近年来，深度学习技术的飞速发展为医学图像分析提供了新的解决方案。卷积神经网络（CNN）作为一种强大的深度学习模型，在图像识别领域取得了显著的成果，其在医学图像分析中的应用逐渐成为研究热点。 (2)在内镜图像病变识别筛查领域，深度学习卷积神经网络的应用主要集中在图像预处理、特征提取和分类识别等方面。通过构建高效的卷积神经网络模型，可以实现

2025-01-19 约1.91千字 4页立即下载

基于卷积神经网络的宫颈细胞病变图像识别：方法、应用与展望.docx 基于卷积神经网络的宫颈细胞病变图像识别：方法、应用与展望一、引言 1.1研究背景宫颈癌作为全球范围内严重威胁女性健康的重大疾病，其危害不容小觑。据国际癌症研究机构（IARC）发布的2020年全球癌症负担数据显示，当年全球宫颈癌新发病例约60.4万例，死亡病例约34.2万例，是女性第四大常见恶性肿瘤。在我国，宫颈癌同样是女性高发的恶性肿瘤之一，严重影响着女性的生命质量和寿命。如2021年中国宫颈癌新发病例达109,741例，死亡59,060例，发病率和死亡率在女性恶性肿瘤中均处于较高位置。宫颈癌的早期症状往往不明显，容易被患者忽视，导致很多患者在确诊时已经处于

2025-05-12 约3.89万字 29页立即下载