Nov, 2020

DeepOpht：基于深度模型和视觉解释的视网膜图像医学报告生成

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TL;DR本研究针对视网膜疾病治疗方案提出一种基于人工智能的方法，旨在帮助眼科医生提高诊断效率和准确性。该方法包括深度神经网络模型、视网膜疾病自动诊断和临床描述生成器、DNN 可视化解释模块，并提供基于眼科医生手动标注的视网膜图像数据集进行训练和验证。实验结果表明，该方法无论是定量还是定性分析都取得了显著的效果，并成功生成了有临床意义的视网膜图像描述和可视化解释。
发现论文，激发创造
  • 一种新型的混合机器学习模型用于视网膜疾病的自动分类

    设计了一个混合模型，结合了支持向量机和深度神经网络，使用一个包含 32 种视网膜疾病类型的新临床视网膜标签库 EyeNet，实现了对视网膜疾病的 89.73% 的自动临床诊断准确率，并且该模型的性能与专业的眼科医生的水平相当。

    Jun, 2018

  • 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

  • 深度视网膜图像诊断中的病理学证据探索

    本研究提出一种基于深度学习的医学诊断方法，使用病理描述符从神经元中提取特征，通过生成对抗网络合成具有糖尿病性视网膜病变特征的病理性视网膜图像，并经过专业医生验证证明其优于现有方法。

    Dec, 2018

  • 糖尿病性视网膜病变疾病级别的深度学习可解释分类器

    本文提出了一种可解释性分类器，旨在通过生成可解释的视觉地图对糖尿病视网膜病变病例进行分类和解释。

    Dec, 2017

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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