Jun, 2017

糖尿病性视网膜病变灶的弱监督定位在眼底图像中的应用

PDF
TL;DR本文研究使用卷积神经网络对糖尿病视网膜病变进行图像级别的诊断，证明其在医学影像分析方面具有较高准确度。
convolutional neural networksmedical image analysisdiscriminative regionslesion detectiondiabetic retinopathy
发现论文，激发创造
  • 利用两阶段深度卷积神经网络进行糖尿病视网膜病变的病变检测和分级

    该研究提出了一种基于两阶段深度卷积神经网络的自动糖尿病视网膜病变分析算法，能够精确定位和识别图像中的病变类型，评估病变严重程度，并且引入了不平衡权重映射以更好地识别病变区域，实验结果表明该算法在 DR 检测和评分方面效果显著。

    May, 2017

  • 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

  • 基于深度卷积网络的糖尿病视网膜病变检测：鉴别定位和视觉解释

    我们提出了一种深度学习的方法来解释糖尿病视网膜病变（DR）的检测，该方法通过在卷积神经网络（CNN）的全局平均池化层之后添加回归激活映射（RAM）来实现可视化解释的特征。在使用 RAM 的情况下，该模型可以将视网膜图像的判别区域定位到显示感兴趣的特定区域，进而显示其疾病程度。在对大规模视网膜图像数据集进行实验的过程中，我们表明所提出的 CNN 模型与现有最先进技术相比，可以在 DR 检测上实现高性能，同时提供 RAM 突出显示输入图像的显著区域。

    Mar, 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

  • 糖尿病视网膜病变筛查的深度图像挖掘

    本文提出了利用 “热图” 显示出影响影像级别的预测性诊断的像素，同时应用于 90,000 张视网膜照片和 110,000 张照片的数据集中，与其他热图检测算法相比，表现出更好的检测性能。

    Oct, 2016

  • 学习分割视网膜病变及其他

    本文提出了一种名为 “Lesion-Net” 的新型全卷积网络，通过像素级视网膜病变分割和图像级疾病分类相结合，解决了糖尿病性视网膜病变分级的三大挑战，即缺乏客观边界的病变、病变的临床重要性与其大小无关，以及病变和疾病类别之间缺乏一对一的对应关系。在一组包含 12K 张眼底图像和 8 种视网膜病变的手动标记数据集上进行了广泛实验，表明我们的方法在病变分割、病变分类和糖尿病性视网膜病变分级等多个任务上均优于现有方法。

    Dec, 2019

  • 深度学习创新在糖尿病视网膜病变诊断中的应用：迁移学习和 DiaCNN 模型的潜力

    通过使用深度学习和迁移学习技术，本研究提出了一种新的诊断糖尿病视网膜病变的方法，与传统的诊断方法相比，具有更高的准确性，对于早期的诊断、治疗和预防失明至关重要。

    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

  • 使用预训练深度学习模型分类糖尿病视网膜病变

    该研究提出了一种基于卷积神经网络和预训练深度学习模型的计算机辅助诊断系统，用于自动将视网膜图像分类为正常、轻度、中度、重度和增殖性糖尿病视网膜病变。实验结果表明，CNN、MobileNet、VGG-16、InceptionV3 和 InceptionResNetV2 模型的 AUC 值分别为 0.50、0.70、0.53、0.63 和 0.69。

    Mar, 2024

  • 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