首页> 外文会议>2017 International Conference on Innovative and Creative Information Technology >Retina disease classification based on colour fundus images using convolutional neural networks
【24h】

Retina disease classification based on colour fundus images using convolutional neural networks

机译:基于卷积神经网络的彩色眼底图像视网膜疾病分类

获取原文
获取原文并翻译 | 示例

摘要

This paper explores Convolutional Neural Networks (CNN) as a classifier to recognize retinal images. The dataset used in this research is public STARE color image dataset comprises of 61 × 70.46 × S3, and 31×35 pixels. The dataset is categorized into 15 classes. The experimentation shows that the CNN model can achieve 80.93 percent.
机译:本文探讨了卷积神经网络(CNN)作为识别视网膜图像的分类器。本研究中使用的数据集为公共STARE彩色图像数据集,包括61×70.46×S3和31×35像素。数据集分为15类。实验表明,CNN模型可以达到80.93%。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号