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oe1(光电查) - 科学论文

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  • 基于深度卷积神经网络利用眼底图像进行糖尿病视网膜病变的计算机辅助诊断

    摘要： 糖尿病视网膜病变（DR）是长期糖尿病的并发症，由于早期症状不明显而难以察觉。目前DR诊断通常需要拍摄数字眼底图像和光学相干断层扫描（OCT）图像。鉴于OCT设备价格昂贵，若能仅通过解读数字眼底图像实现精准诊断，将同时惠及患者与眼科医生。本文提出一种基于深度卷积神经网络（DCNN）的新算法：不同于传统方法，我们采用分数阶最大池化替代常规最大池化层，并训练两种不同层数的DCNN以提取更具判别性的分类特征。通过融合图像元数据与DCNN特征后，训练支持向量机（SVM）分类器来学习各类别分布的潜在边界。实验使用Kaggle公开的DR检测数据库，34,124张训练图像和1,000张验证图像用于建模，53,572张测试图像进行验证。该DR分类器将病变阶段划分为0至4共五类，实验结果显示识别准确率达86.17%，优于现有文献报道。除算法设计外，我们还开发了名为"Deep Retina"的应用程序。配合手持检眼镜，普通人可自行拍摄眼底图像并即时获得算法计算结果，适用于家庭护理、远程医疗及自我筛查。

    关键词： 深度卷积神经网络、移动应用程序、分数最大池化、支持向量机、糖尿病视网膜病变、眼底图像、基于教学学习的优化算法

    更新于2025-09-23 15:23:52

  • 一种用于频率可重构天线设计的新混沌教学学习优化算法

    摘要： 本文提出了一种新的混沌教学优化算法（CTLBO）。教学优化算法（TLBO）是一种较新提出的群体智能算法，该算法无需调节控制参数且结构简单。我们通过混沌映射对其性能进行改进：首先在九个单峰/多峰基准函数上测试所提出的CTLBO算法；随后以频率可重构天线（FRA）设计为实际案例，采用具有不同初始值的混沌序列作为设计向量。与基础TLBO算法、遗传算法及粒子群优化算法的性能对比表明，该算法在天线设计中具有更快的收敛速度和更优的性能表现?；贑TLBO算法优化的天线原型已制作完成，其仿真与实测结果吻合良好。

    关键词： 频率可重构天线、混沌理论、基于教学学习的优化算法

    更新于2025-09-24 05:22:32