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申请/专利权人：沈阳大学
摘要：本发明介绍了一种改进的医学影像分类方法，利用了深度学习技术，特别针对肠胃病和青光眼数据集图像。搜集了大量的肠胃病和青光眼相关图像数据。按照固定比例将数据分成训练集、测试集和验证集，并对其进行预处理，以确保数据的质量和准确性。将经过预处理的图像输入到神经网络MobileNetV2模型中，用于从图像中提取重要特征。采用改进的Adam优化算法来进行图像分类。对其进行性能评估，以确保分类方法能够准确、高效地分类出肠胃病和青光眼相关图像。这一方法的创新之处在于，它不需要专门的设备或专业人员，即可进行医学影像分类，并且能够提高对肠胃病和青光眼图像的识别准确性和分类效率。
主权项：1.一种基于深度学习Adam优化算法改进的医学影像分类方法，其特征在于，包括：S1.获取肠胃病和青光眼数据集图像，按照7:1:2比例将数据集划分为训练集、测试集和验证集；S2.对获得的图像进行预处理、数据增强操作；S3.将预处理后的图像输入神经网络模型中进行特征提取，采用基于Adam算法的改进算法，对图像进行分类；S4.训练过程中使用Optuna方法选择最优的参数，能够更加全面地搜索超参数空间，从而找到最优的参数组合，从而提高了模型在训练数据上的性能，并且增强了模型在未见过的数据上的泛化能力；S5.对分类结果进行性能评析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 沈阳大学 一种基于深度学习Adam优化算法改进的医学影像分类方法
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