基于新型注意力机制的糖尿病视网膜病变分类方法

目录

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摘要

1．1研究背景与意义

1．2彩色眼底图像概述

1．3国内外研究现状

1．3．1深度学习技术的研究进展

1．3．2糖尿病视网膜病变分类的研究进展

1．4糖尿病视网膜病变分类现存的问题

1．5本文研究内容和主要贡献

1．6本文组织结构

第2章相关技术

2．1引言

2．2机器学习技术

2．2．1卷积神经网络

2．2．2LightGBM

2．3常用的注意力模块

2．3．1Non-Local block

2．3．2注意增强卷积

2．4本章小结

第3章基于像素级注意力机制的眼底图像二分类方法

3．1引言

3．2基于像素级注意力机制的眼底图像二分类框架

3．2．1数据预处理

3．2．2基础分类模型的构建

3．2．3像素级注意力模块算法

3．2．4注意力特征融合

3．3模型训练算法

3．4本章小结

第4章基于两级分类模型系统的眼底图像多分类方法

4．1两级分类模型系统概述

4．2高效注意力多任务网络

4．3两级分类模型系统训练测试算法

4．4基于Grad-CAM算法的病变定位

4．5本章小结

第5章模型训练结果与分析

5．1实验数据集介绍

5．2实验环境与评价指标

5．3实验结果与分析

5．3．1眼底图像二分类实验结果与分析

5．3．2眼底图像多分类实验结果与分析

5．4本章小结

第6章总结与展望

6．1工作总结

6．2研究展望

致谢

参考文献

附录