[发明专利]基于卷积神经网络的晶状体浑浊程度检测方法在审
| 申请号： | 201910468518.0 | 申请日： | 2019-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN110516685A | 公开（公告）日： | 2019-11-29 |
| 发明（设计）人： | 刘振宇;宋建聪 | 申请（专利权）人： | 沈阳工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06T3/60;G06T7/90 |
| 代理公司： | 21115 沈阳智龙专利事务所(普通合伙) | 代理人： | 周智博;宋铁军<国际申请>=<国际公布> |
| 地址： | 110870 辽宁省沈阳*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 基于卷积神经网络的晶状体浑浊程度检测方法，该方法步骤如下：（1）、对待测图像采用光照增强法进行预处理形成预处理图像数据；（2）、将（1）步骤中的预处理图像数据代入晶状体浑浊程度检测学习模型实现检测，本发明利用ImageNet预训练过的Inception‑V3模型及参数，并采用迁移学习的思想进行训练从而得到分类模型，该系统完成后可实现通过手机APP实时进行晶状体浑浊研究对比。 | ||
| 搜索关键词： | 晶状体浑浊 预处理图像 程度检测 预处理 卷积神经网络 分类模型 模型实现 研究对比 手机 光照 迁移 图像 学习 检测 | ||
【主权项】：
1.基于卷积神经网络的晶状体浑浊程度检测方法，其特征在于：该方法步骤如下：/n(1)、对待测图像采用光照增强法进行预处理形成预处理图像数据；/n(2)、将(1)步骤中的预处理图像数据代入晶状体浑浊程度检测学习模型实现检测。/n
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