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人工智能领域发展迅速,深度学习技术[5]因其强大的特征提取能力
更新日期:2022-05-17     浏览次数:119
核心提示:近年来,人工智能领域发展迅速,深度学习技术[5]因其强大的特征提取能力,在图像分类识别领域得到广泛的认可,其应用也涉及文字识别、人脸识别、医学

近年来,人工智能领域发展迅速,深度学习技术[5]因其强大的特征提取能力,在图像分类识别领域得到广泛的认可,其应用也涉及文字识别、人脸识别、医学图像识别等方面。在医学图像处理领域中,深度学习技术因不受主观因素的干扰,并且能在短时间内处理大量图像数据的同时,拥有较高的识别准确率,所以其识别结果可以辅助医生做出更快、更优的诊断。卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)作为最具代表性的深度学习算法之一,在图像处理领域取得了诸多成果[6]。CNN是一种深度结构的前馈人工神经网络,包含若干个卷积层与池化层,其不仅在图像处理领域具有出色能力,更是直接促进了智能医疗诊断等领域的发展。杜霞[7]采用深度卷积神经网络的InceptionV4结构对眼底彩照数据集进行分类,成功地实现视网膜图像中四个疾病阶段的划分。

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