Dec, 2023

透明的严重程度排名：由成对的 n 隐藏比较推断的青光眼病例研究

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TL;DR利用视网膜图像构建了一个评估和解释青光眼严重性的框架，通过成对隐含比较进行衡量，并且提高了诊断准确性。
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发现论文，激发创造
  • 深度学习模型对基层服务匮乏病人人群原发性开角型青光眼诊断的漏诊和过诊偏差评估

    通过研究 OHTS 的数据，发现传统深度学习方法可能会对具有代表性的偏见进行无意识的强化，从而导致在诊断青光眼时出现漏诊和误诊，特别是在女性年轻人和黑人老年人群体中。

    Jan, 2023

  • 深度学习与计算机视觉在青光眼检测中的应用综述

    该研究通过调查最近的研究，使用眼底图像、光学相干断层扫描和视野图像等方法基于人工智能的青光眼诊断，特别关注利用深度学习的方法。研究提供了最新的分类法，并包含可用源代码的链接，以提高研究方法的可重复性。通过对广泛使用的公共数据集进行严格的基准测试，揭示了在普适性、不确定性估计和多模态集成方面的性能差距。此外，调查展示了关键数据集和限制，如规模、标签不一致性和偏见。我们描述了未来研究的开放性挑战并详细阐述了有前景的方向。此调查旨在对希望将进展转化为实践的人工智能研究人员以及希望利用最新人工智能成果改善临床工作流程和诊断的眼科医生有所帮助。

    Jul, 2023

  • GARDNet: 色彩底片图像青光眼分类的鲁棒多视角网络

    通过图像处理和深度学习神经网络分类相结合的方法，提出了一种先进的图像预处理技术来诊断青光眼。他们的 Glaucoma Automated Retinal Detection Network（GARDNet）在 Rotterdam EyePACS AIROGS 数据集上成功测试，AUC 为 0.92，在 RIM-ONE DL 数据集上进行了额外优化和测试，AUC 为 0.9308，表现优于现有技术。

    May, 2022

  • 利用眼部结构变化预测青光眼进展的深度学习

    利用深度学习模型，该研究探索了青光眼的结构功能关系，从结构性眼部退化中预测功能受损，并且开发出半监督时间序列算法以准确预测青光眼的进展。

    Jun, 2024

  • 哈佛青光眼检测与进展：多模态多任务数据集和强化泛化的半监督学习

    青光眼是全球不可逆盲的主要原因。本研究针对有限的带有最先进的光学相干断层扫描（OCT）3D 视网膜成像数据的标记患者的瓶颈问题，提出两种解决方案。首先，我们开发了一种新型的广义增强半监督学习（SSL）模型，称为伪监督器，以最佳方式利用无标签数据。与最先进的模型相比，所提出的伪监督器通过预测未标记样本的伪标签来优化策略，以提高经验概括能力。我们的伪监督器模型通过进行青光眼检测和进展预测两个临床任务进行评估。进展预测任务以单模态和多模态方式进行评估。我们的伪监督者模型表现出优于最先进 SSL 比较模型的性能。此外，我们的模型在公开可用的 LAG 眼底数据集上也取得了最佳结果。其次，我们引入了哈佛青光眼检测和进展（Harvard-GDP）数据集，这是一个多模态多任务数据集，包括来自 1,000 例患者的 OCT 成像数据，以及青光眼检测和进展的标签。这是一个拥有 3D OCT 成像数据的最大的青光眼检测数据集，也是公开可用的第一个青光眼进展预测数据集。我们提供了详细的性别和种族分析，供有兴趣的研究人员用于公平学习研究。我们的数据集通过几个最先进的有监督的 CNN 和 Transformer 深度学习模型进行了基准测试。数据集和代码可通过 https://ophai.hms.harvard.edu/datasets/harvard-gdp1000 公开获取。

    Aug, 2023

  • 基于可解释人工智能的青光眼检测：迁移学习和 LIME

    通过与多个预训练模型的比较，本文提出了一种具有 94.71％分类准确率的转移学习模型来识别青光眼，并利用本文的 Local Interpretable Model-Agnostics Explanations (LIME) 方法来帮助医疗专业人员理解该系统的预测过程。这种改进使传统深度学习模型的不透明和脆弱性得到缓解，并为医疗专业人员提供了重要的综合信息以帮助他们做出判断。

    Oct, 2022

  • 探索青光眼检测的深度学习技术：综述

    近期的研究发现，深度学习算法在自动生成眼底图像特征以检测青光眼方面具有潜力，本文综述了目前应用于青光眼分割、分类和检测的前沿深度学习方法，评估了这些技术的有效性和局限性，突出了关键发现并指出了进一步研究的潜在领域。深度学习算法的运用有望显著提高青光眼检测的效果、实用性和准确性，该研究结果对于自动青光眼检测的持续发展具有重要意义，能够改善患者预后并减轻全球青光眼的疾病负担。

    Nov, 2023

  • 应用几何深度学习识别青光眼诊断中视神经盘的关键三维结构特征

    本研究基于 Spectralis OCT 提取 3D ONH 点云并采用 PointNet 和 DGCNN 两种几何深度学习技术用于诊断青光眼和分析 3D 结构特征，其诊断精确度均优秀，且能确定有助于诊断的关键结构特征。因此，该方法具有诊断各种眼科疾病的潜在临床应用前景。

    Apr, 2022

  • InceptionCaps: 数据稀缺环境下高效的青光眼分类模型

    一项关于深度学习模型在自动青光眼分类中的研究，采用 InceptionCaps 作为基于预训练 InceptionV3 的胶囊网络，通过对视网膜眼底图像的分类，取得了较高的准确性和鲁棒性。

    Nov, 2023

  • 基于视网膜图像的青光眼筛查的磁盘感知集成网络

    本文介绍了一种新的自动青光眼筛查方法 —— 深度学习技术，针对现有临床测量方法对于图像处理精度的过高依赖和对于多种视觉特征的忽视，提出一种名为 DENet 的深度感知集成网络，能够直接从眼底图像中筛查出青光眼。该方法将全局眼底图像和局部视神经盘区域的深层层次信息相结合，实现了四个深度流的处理，最终融合不同流的输出概率生成最终筛查结果。实验结果表明，该筛查方法与其他先进算法相比表现更优。

    May, 2018