计算机工程与科学

作者：张彤, 孟亮

单位：（太原理工大学信息与计算机学院,山西 晋中 030600）

关键词：卷积神经网络,糖尿病视网膜病变,注意力机制,DenseNet,

针对目前糖尿病视网膜病变识别主要依赖于医生的临床经验，病变特征难以用肉眼区分且识别率较低等问题，提出一种基于注意力神经网络的糖尿病视网膜病变分类方法。首先，对原始数据集中的视网膜图像进行归一化、直方图均衡化和数据增强等预处理;其次，调整经典的DenseNet，在避免梯度消失和保证分类精度的前提下，有针对性地减少连接数，提出了2-DenseNet，同时将注意力模块嵌入到2-DenseNet中，指导网络关注视网膜图像中的渗出物、厚血管和微动脉瘤等特征，使用改进后的网络对预处理后的图像进行训练并测试；最后，在公开的Kaggle数据集上对多个网络进行对比，实验结果表明，该网络对糖尿病视网膜病变的分类性能高于其他对比网络。

来源：2022年第3期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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