高效深度学习方法用于超广视场视网膜成像处理

本研究针对超广视场视网膜成像数据集中的图像分类问题，提出了一种高效的深度学习方法，以解决传统手动处理的时间和劳动力成本问题。通过战略数据增强和模型集成等技术，我们在低性能计算单元上成功提升了分类精度，展示了在医疗资源有限环境中进行有效诊断的潜力。

本研究提出了一种高效的深度学习方法，针对超广视场视网膜成像数据集进行图像分类，显著提高了分类精度，展示了在医疗资源有限环境中的诊断潜力。

分类精度 医疗诊断 图像分类 深度学习 视网膜成像
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。
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