Automatic Feature Learning for Glaucoma Detection Based on Deep Learning论文理解
本文提出了基于DeepLearnINg的自动特征学习为青光眼检测，不同于传统的卷积神经网络，本文采用的网络嵌入了微型神经网络（多层感知器）有更复杂的结构去抽象感知区域的数据；此外提出了一种上下文深度学习结构来获得眼底图像的分层表示以区分青光眼和非青光眼模式，这里网络采用其他CNN网络的输出作为此网络的上下文特征来提升青光眼检测的性能。本文采用的方法在ARIGA和SCES数据上进行测试
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