EfficientNet Empowered by Dendritic Learning for Diabetic Retinopathy

Zeyuan Ju, Zhipeng Liu, Yu Gao, Haotian Li, Qianhang Du, Kota Yoshikawa, Shangce Gao

研究成果: ジャーナルへの寄稿学術論文査読

1 被引用数 (Scopus)

抄録

Medical imaging plays an indispensable role in precise patient diagnosis. The integration of deep learning into medical diagnostics is becoming increasingly common. However, existing deep learning models face performance and efficiency challenges, especially in resource-constrained scenarios. To overcome these challenges, we introduce a novel dendritic neural efficientnet model called DEN, inspired by the function of brain neurons, which efficiently extracts image features and enhances image classification performance. Assessments on a diabetic retinopathy fundus image dataset reveal DEN’s superior performance compared to EfficientNet and other classical neural network models.

本文言語英語
ページ(範囲)1281-1284
ページ数4
ジャーナルIEICE Transactions on Information and Systems
E107.D
9
DOI
出版ステータス出版済み - 2024/09

ASJC Scopus 主題領域

  • ソフトウェア
  • ハードウェアとアーキテクチャ
  • コンピュータ ビジョンおよびパターン認識
  • 電子工学および電気工学
  • 人工知能

フィンガープリント

「EfficientNet Empowered by Dendritic Learning for Diabetic Retinopathy」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

引用スタイル