Sammanfattning av denna webbsida: Detta arbete presenterar diagnosen iris nevus med hjälp av ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) och djup tro nätverk (DBN). Iris nevus är en pigmenterad tillväxt (tumör) som finns i ögats framsida eller runt pupillen. Man kan se att ras- och miljöfaktorer påverkar irisfärgen (t.ex. blå, hassel, brun) hos patienter; därför kan pigmenterade utväxter maskeras i ögats bakgrund eller iris. I detta arbete tillämpas vissa bildbehandlingstekniker på bilder för att förstärka intresseområden för dem, varefter de ansedda klassificatörerna utbildas. Vi beskriver den automatiska diagnosen av iris nevus med hjälp av neurala nätverk-baserade system för klassificering av ögonbilder som "nevus påverkas" och "opåverkad". Erkännandefrekvenser på 93,35 % och 93,67 % uppnåddes för CNN respektive DBN. Därför kan de system som beskrivs i detta arbete användas på ett tillfredsställande sätt för diagnos eller för att stärka förtroendet för manuell-visuell diagnos av medicinska experter.
Författarna i REF föreslog ett system för diagnos av iris nevus beroende på ett konvolutionellt neuralt nätverk utöver djupt trosnätverk.
Iris nevus diagnosis: convolutional neural network and deep belief network
{'venue': None, 'journal': 'Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}