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111.
为了提高青光眼检测的准确率,降低青光眼的危害,本文提出一种基于多任务学习的青光眼智能诊断方法,将U-Net网络和VGG16网络结合,U-Net网络和VGG16网络共用U-Net网络的编码器部分,通过U-Net网络得到杯盘比(cup-to-discratio,CDR),并且将CDR作为眼底图像的特征之一输入VGG16网络,实现眼底图像的青光眼分类。实验使用REFUGE挑战数据集进行验证,网络模型在训练后得到的工作特性曲线下面积为0.978 8,且视盘和视杯的分割准确率分别达到0.874 5和0.962 4,对比其他使用相同数据集的方法,本方法具有更高的青光眼分类准确率。 相似文献
112.
113.
为合理认知资源枯竭型城市用地扩张形态、分布等特征,以辽宁省阜新市为研究区,采用随机森林分类方法解译Landsat影像提取建成区用地,结合扩张强度指数、扩张强度均指数等分析阜新市各县区1999-2019年的城市建成区用地特征.研究结果表明:阜新市东部县区扩张强度高于西部,扩张中心由西部向东部移动;各县区建成区用地的分布模... 相似文献
114.
115.
116.
118.
圆柱形电容器中充铯蒸气,测量不同温度下电容量的变化,这变化与铯原子数度成正比。本实验得出铯原子永久电偶极矩edCs>2.4e×10-8cm。 相似文献
119.
120.