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利用光学相干断层技术(OCT)产生的视网膜疾病图像是分类眼科疾病的重要措施。目的是利用四种不同分类模型的迁移学习方法对糖尿病黄斑水肿、老年性黄斑变性、玻璃疣三种病变的OCT视网膜图像进行自动分类,实现迁移学习在OCT图像分类上的应用。将VGG-16、Inception V3、MobileNet V2、ShuffleNet-V2这四种神经网络模型在大规模图像分类数据集预训练好后,进行模型微调和训练参数更新,进而找到实现上述三种眼科疾病自动分类的最优模型,达到高效的OCT视网膜病变自动分类效果。实验结果表明,四种模型中轻量型MobileNet V2经模型微调后的评价指标优于其他模型。  相似文献   
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