Oct, 2014

一种基于集成模型的糖尿病视网膜病变自动筛查系统

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TL;DR提出一种基于集成学习的方法，该方法利用多种视网膜图像处理算法提取的特征，如显微血管瘤、渗出物等部位及黄斑、视盘等解剖结构来筛查糖尿病视网膜病变。该方法在公开的 Messidor 数据库上测试取得了 90% 的敏感性，91% 的特异性和 90% 的准确性及 0.989 的 AUC 指标，表明视网膜图像处理是一种有效的糖尿病视网膜病变筛查方法。
diabetic retinopathyensemble-based methodretinal image processingmachine learning classifiersmessidor database
发现论文，激发创造
  • 基于算法的糖尿病视网膜病变诊断应用

    描述了一种包括眼科学图像的处理和分析的自动糖尿病视网膜病变诊断方法，使用形态学算法来识别视盘和特征病变，通过神经网络和深度学习算法对眼科图像进行分析，提高疾病早期检测的效率。

    Dec, 2023

  • 基于集成深度学习的眼底图像红色损伤检测方法

    本研究提出了一种结合深度学习和手工特征的方法用于红色病变检测，通过使用 ensemble vector of descriptors 融合两者可显著提高检测效果。这种方法在 DIARETDB1、e-ophtha 和 MESSIDOR 数据库中表现最好，并且已有开源实现。

    Jun, 2017

  • 应用深度学习算法对糖尿病视网膜病变进行检测和分类，以进行分割以便推荐测试和治疗预测

    这项研究探讨了糖尿病视网膜病变（DR）这个潜在导致失明的糖尿病严重并发症。利用卷积神经网络（CNNs）进行迁移学习的提出的方法，通过一张眼底照片实现自动 DR 检测，在 APTOS 2019 获盲视检测竞赛中取得了高达 0.92546 的二次加权 Kappa 分数。研究回顾了关于 DR 检测的现有文献，从经典计算机视觉方法到深度学习方法，特别关注 CNNs。它发现了研究中的空白，强调了在整合预训练的大型语言模型和分割图像输入以生成建议和了解网络应用环境中的动态交互方面的不足。目标包括制定全面的 DR 检测方法、探索模型整合、通过竞赛排名评估性能、在 DR 检测方法方面做出显著贡献，并确定研究中的空白。该方法涉及数据预处理、数据增强以及使用 U-Net 神经网络架构进行分割。U-Net 模型有效地分割视网膜结构，包括血管、硬性和软性渗出物、出血、微血管瘤和眼盘。在 Jaccard 系数、F1 得分、召回率、精确率和准确度方面的高评价分数凸显了该模型在视网膜病理评估中提升诊断能力的潜力。这项研究的成果有望通过及时诊断和干预来改善糖尿病视网膜病变患者的预后，对医学图像分析领域做出重要贡献。

    Jan, 2024

  • 基于增强特征提取处理的糖尿病视网膜病变快速检测策略

    本研究旨在开发一个增强型深度学习模型，用于诊断糖尿病视网膜病变，从而实现早期的 DR 识别和病变的检测。该模型将从视网膜图像中检测出各种病变，首先从视网膜底部图像中提取特征并进行分类，然后使用 EDLM 进行降维，并使用随机梯度下降优化器对分类和特征提取过程进行优化。在 KAG GLE 数据集上对 EDLM 的有效性进行了评估，并与 VGG16、VGG19、RESNET18、RESNET34 和 RESNET50 进行了比较。

    May, 2023

  • 糖尿病视网膜病变特征提取和分类的卷积神经网络模型

    应用人工智能技术于医疗市场在及时诊断类似糖尿病视网膜病变这类悄无声息的疾病方面引发了日益关注，我们通过提出一种新型的卷积神经网络模型，借助眼底图像作为输入，可以识别到糖尿病视网膜病变的严重程度，并通过卷积层对微小动脉瘤、棉絮斑、渗出物和出血等四种已知视网膜病变特征进行分类，能够提供准确的诊断结果并且不需要额外用户输入，我们提供了初步结果表明灵敏度为 97% 准确性为 71%，我们的贡献在于提供了一种可解释性更强且与更复杂模型具有相似准确性的模型，我们的模型推动了糖尿病视网膜病变检测领域的发展，是向以人工智能为重点的医学诊断迈进的重要一步。

    Oct, 2023

  • 一种利用迁移学习和集成学习改进的糖尿病视网膜病变检测模型

    糖尿病性视网膜病变的早期检测可以降低疾病风险和严重程度。本文开发了一个完全准确的基于机器学习模型的糖尿病性视网膜病变检测方法，利用迁移学习和数据增强等技术实现了 100% 的准确率、精确度、召回率和 F-1 分数。

    Jun, 2023

  • 评估一个深度学习系统，用于联合自动检测糖尿病视网膜病变和年龄相关性黄斑变性

    验证了一种商用的深度学习系统在混合眼部疾病的彩色眼底图像中同时检测糖尿病视网膜病变和年龄相关性黄斑变性的性能，结果表明该系统表现与人类专家相当，可以成为眼科专家的快速可靠支持。

    Mar, 2019

  • 自动化基于智能手机的糖尿病视网膜病变诊断系统

    利用智能手机实现离线自动对糖尿病性视网膜病变进行检测和分类的方法，结合 Inception 卷积神经网络和二分决策树分类器的集成分类器。

    Apr, 2020

  • 用于糖尿病视网膜病变检测和分期的双支深度学习网络

    本文介绍了一种深度学习方法，用于使用单个眼底视网膜图像检测和分级糖尿病视网膜病变，通过迁移学习利用两个先进的预训练模型作为特征提取器并在新数据集上进行微调，该方法在 APTOS 2019 数据集上表现出色，可用作可靠的筛查和分级工具，可增强临床决策和患者护理的潜力。

    Aug, 2023

  • 基于迁移集成学习的深度卷积神经网络用于糖尿病视网膜病变分类

    本研究采用基于两种广泛应用的预训练卷积神经网络（VGG16 和 Inception V3）的集成方法，旨在将糖尿病性视网膜病变（DR）分为五个不同的类别。通过冻结预训练模型中的部分层，使用全局平均池化层将输出特征映射转换为固定长度向量，并将这些向量连接起来形成输入图像的综合表示。在 APTOS 数据集的训练和验证集上对集成模型进行训练，并在测试集上表明该模型对 DR 分类具有 96.4% 的准确性。

    Aug, 2023