| 基于预训练的Swin Transformer模型构建及其对糖尿病视网膜病变的诊断效能分析 |
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| 引用本文： | WANG Gang,王洪敏,王善志,朱永俊,柳明杰.基于预训练的Swin Transformer模型构建及其对糖尿病视网膜病变的诊断效能分析[J].中国临床新医学,2023,16(4):360-365. |
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| 作者姓名： | WANG Gang 王洪敏 王善志 朱永俊 柳明杰 |
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| 作者单位： | 121031 辽宁，渤海大学信息科学与技术学院（WANG Gang，王洪敏）；570100 海口，海南医学院第一附属医院肾内科（王善志，朱永俊）；121031 辽宁，锦州医科大学基础医学院免疫教研室（柳明杰） |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（编号：82060143） |
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| 摘 要： | 目的 构建基于预训练的Swin Transformer模型，分析其对糖尿病视网膜病变诊断的效能。方法在数据建模及数据分析竞赛平台(https://www.kaggle.com/competitions/aptos2019-blindness-detection)下载APTOS 2019 Blindness Detection竞赛的训练数据集。使用OpenCV图像处理库通过更改亮度、不同角度翻转和直方图均衡化的方式来增广数据，共得到9 160张彩色眼底图片作为完整数据集。构建预训练的Swin Transformer模型对图片进行病变等级分类，与预训练的Vision Transformer、EfficientNetV2、ResNet-50和GoogLeNet四个神经网络模型的训练结果进行对比。还与非预训练的随机初始化参数的Swin Transformer模型对比分析预训练对于模型的影响。结果 基于预训练的Swin Transformer模型的二次加权Kappa值为0.977,准确率达94.6%,相较于Vision Transformer、EfficientNetV2、ResNet-50和G...
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| 关 键 词： | 深度学习 Swin Transformer模型 糖尿病视网膜病变 预训练 智慧医疗 |
| 收稿时间： | 2023/1/5 0:00:00 |
Construction of a pre-trained Swin Transformer model and analysis of its diagnostic efficacy in diabetic retinopathy |
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| WANG Gang,WANG Hong-min,WANG Shan-zhi,et al..Construction of a pre-trained Swin Transformer model and analysis of its diagnostic efficacy in diabetic retinopathy[J].Chinese Journal of New Clinical Medicine,2023,16(4):360-365. |
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| Authors: | WANG Gang WANG Hong-min WANG Shan-zhi |
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| Institution: | College of Information Science and Technology, Bohai University, Liaoning 121031, China |
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