7、深度学习卷积神经网络在医学图像分类中的应用

深度学习卷积神经网络在医学图像分类中的应用

在医学领域，准确的疾病检测和分类对于患者的治疗和预后至关重要。近年来，深度学习卷积神经网络（CNN）在医学图像分析中展现出了巨大的潜力。本文将介绍CNN在糖尿病视网膜病变检测和前列腺癌分类中的应用。

糖尿病视网膜病变检测

糖尿病视网膜病变（DR）是糖尿病的常见并发症之一，早期检测对于预防视力丧失至关重要。为了提高DR检测的效率，研究人员使用了CNN方法，并结合GoogLeNet和VGG - 16模型进行学习，以创建一个新的CNN模型。

数据准备

• 数据集来源 ：使用来自EyePACS的数据集，该数据集最初来自三家印度医院，包含88,702张数字视网膜病变照片。
• 数据筛选与处理
  1. 筛选损坏的图片。
  2. 将所有五个数据级别进行拆分，以获得相当数量的数据，避免过拟合，然后将数据拆分为训练集。
  3. 将图像大小调整为512×512像素，并尽可能减少黑色背景，以减少不必要的数据。之后，将数据复制为两组，一组转换为绿色通道，另一组保持RGB颜色。

操作步骤	详情
筛选损坏图片	去除有明显损坏、模糊等问题的图片
数据拆分