基于可解释卷积神经网络的视网膜底部分类及基于先进视网膜血管图像分割模型

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-05-12T00:00:00Z

我们使用深度学习和可解释的AI技术，通过检查眼底图像中的视网膜血管进行疾病早期诊断。评估多个模型后发现，ResNet101具有最高准确率（94.17%），EfficientNetB0最低（88.33%）。在图像分割方面，Swin-Unet表现最好（86.19%），Attention U-Net最低（75.87%）。