糖尿病性视网膜图像的深度神经网络分类方法

针对传统的视网膜图像处理步骤复杂、泛化性差、缺少完整的自动识别系统等问题,提出了一套完整的基于深度神经网络的视网膜图像自动识别系统。首先,对图像进行去噪、归一化、数据扩增等预处理;然后,设计了紧凑的神经网络模型——CompactNet,CompactNet继承了AlexNet的浅层结构参数,深层网络参数则根据训练数据进行自适应调整;最后,针对不同的训练方法和不同的网络结构进行了性能测试。实验结果表明,CompactNet网络的微调方法要优于传统的网络训练方法,其分类指标可以达到0.87,与传统直接训练相比高出0.27;对于LeNet,AlexNet和CompactNet三种网络模型,CompactNet网络模型的分类准确率最高;并且通过实验证实了数据扩增等预处理方法的必要性。