Mar, 2024

基于边缘检测的深度学习方法用于泪膜高度测量

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TL;DR通过深度学习技术，本论文介绍了一种基于边缘检测辅助标注的自动涙膜高度测量技术。该方法生成的标签较少受主观因素影响，并且比以前的标注方法更高效。使用 Inceptionv3 卷积神经网络作为图像质量评估模型，用于改善瞳孔和涙膜区域的分割，并结合 Unet 算法实现了自动瞳孔和涙膜分割，以定位瞳孔中心和计算涙膜高度。该算法能够自动筛选图像、分割瞳孔和涙膜区域，并自动测量涙膜高度，测量结果与手动测量结果具有较高的一致性，为临床医生在干眼病的诊断中提供重要支持。
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发现论文，激发创造
  • 3D 照片的全自动标志地和面部分割

    使用基于深度学习的方法，该研究发展和评估了一种自动化头影测量标注方法。该方法在三维面部立体摄影中实现了自动的标注，能够精确和一致地标记关键点，可用于大数据集的定量分析，诊断，随访和虚拟手术规划。

    Sep, 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

  • 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

  • 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

  • RetiNet: OCT 体数据中自动识别 AMD

    本研究提出了一种基于卷积神经网络的半监督学习方法，利用光学相干断层扫描成像技术对视网膜疾病进行自动识别，并取得了良好的效果。

    Oct, 2016

  • 基于级联 3D 卷积神经网络方法的自动化多发性硬化病变分割改进

    本文介绍了一种基于三维卷积神经网络的级联模型用于多发性硬化患者影像的白质病变分割方法，并在公共数据集 MICCAI2008 和两个私有临床数据集上进行了精度评估，表现优于其他已知方法。

    Feb, 2017

  • AMDNet23：一种结合基于轮廓的卷积神经网络和长短期记忆系统的诊断老年性黄斑变性方法

    基于自动化框架的疾病检测辅助医生对眼科疾病的诊断，通过自适应对比度增强和 Gamma 校正提高眼底图像的质量，使用深度学习的 AMDNet23 系统结合卷积神经网络和短期与长期记忆自动检测老年性黄斑变性疾病。研究收集了来自多个来源的数据集，经过质量评估后应用于实验，结果表明该混合深度模型对 AMD 眼底疾病的检测具有优越性能。

    Aug, 2023

  • 卷积神经网络在 MR 脑图像自动分割中的应用

    使用卷积神经网络的多尺度信息，对单个解剖学 MR 图像进行自动分割，取得了在不同年龄和采集协议下的高度准确的分割结果。

    Apr, 2017

  • 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

  • 利用深度学习框架在光学相干断层扫描图像上检测和量化玻璃体淀粉样变和网状假性玻璃体淀粉样变

    该研究开发并验证了一个深度学习框架，可用于检测和定量光学相干断层扫描中的玻璃体下淀粉样物和网状假性玻璃体下淀粉样物，对于 AMD 的研究和临床诊断有帮助。

    Apr, 2022