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M3T: 多模态医疗转换器连接临床背景与视觉洞察用于视网膜图像医学描述生成
提出了一种集成视觉表示和诊断关键词的新型深度学习架构 (Multi-Modal Medical Transformer, M3T)，用于眼底图像的生成精确和连贯的医学描述。在 DeepEyeNet 数据集上的实验研究验证了 M3T 在满足眼
PDF15 days ago
引导式上下文门控：学习利用视网膜底图中显著病变
通过引入 Guided Context Gating 注意机制，本研究提出了一种用于有效表示医学图像（特别是视网膜图像）的新方法，相较于现有注意机制，在定位病变上具有更好的效果，并在视网膜病变的严重程度评估中实现了显著的精度提升。
PDF15 days ago
人工智能与糖尿病：透过视网膜深入了解
通过综合评估与糖尿病病症相关的视网膜图像、风险预测并探讨伦理、数据隐私等问题，基于人工智能技术的视网膜图像分析有潜力成为糖尿病患者现代个性化医学的核心工具。
PDF4 months ago
Sub2Full: 利用分散光谱提高 OCT 去斑点技术，无需干净数据
提出了一种名为 Sub2Full (S2F) 的创新自监督策略用于光学相干断层扫描 (OCT) 去噪，无需干净数据，该方法在视觉光 OCT 视网膜图像上验证并展示了优于常规的 Noise2Noise 和 Noise2Void 方案的性能。
PDF6 months ago
基于去噪扩散概率模型的视网膜图像生成和分割
通过提出一种新颖的去噪扩散概率模型（DDPM），该研究优于基于生成对抗网络（GAN）的图像合成方法，结合 Retinal Trees 数据集和 DDPM 算法，生成了视网膜图像和血管树的合成样本，并通过各种评估指标对该数据集进行了定量和定性
PDFa year ago
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
PDFa year ago
基于深度学习的视网膜血管分割方法：在早产性视网膜病变图像上的评估
本文在评估了三种高性能卷积神经网络在分割遗传性视网膜病变视网膜血管图像方面的性能后，得出结论，现有的公共数据集对帮助眼科医生诊断遗传性视网膜病变所需的高性能预测模型存在一定限制，需要更加详细的数据集或更深层的模型。
PDFa year ago
基于血管分割的 CycleGAN 用于非配对多模态视网膜图像合成
本研究提出了一种将血管分割网络集成到图像翻译任务中的方法，并通过扩展 CycleGAN 框架，将其插入到 UNet 视觉转换器生成器网络之前，以此来提高基于深度学习的多模式视网膜配准方法的训练数据集。我们重构了原始的恒等损失，以学习血管分割
PDFa year ago
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
PDFa year ago
EyeLoveGAN：利用循环 GAN 的领域偏移来提升网络学习
本文使用卷积神经网络，包括 U-Net，InceptionV3 和叠层沙漏网络，针对 REFUGE 2020 的三项任务，视盘和杯的分割，青光眼的分类和中心凹的定位进行研究。为了增强性能，使用了 cycleGANs 来进行域漂移。
PDF2 years ago
ICML使用线性探针交叉任务网格解释 CNN 模型对视网膜图像的预测
通过线性探针技术，我们对英国生物库的视网膜图像数据集进行了分析，发现中层神经网络表示更有泛化性，并且有些目标任务的预测与源任务无关，另一些目标任务的预测与与其相关的源任务训练的嵌入效果更好。
PDF3 years ago
MMNuI-Go: 递归非局部编码器 - 解码器网络用于视网膜图像非均匀光照去除
本文提出了一种名为 NuI-Go 的非均匀照明去除网络，涉及视网膜图像增强和血管分割，通过逐步增强从而有效去除视网膜图像中的非均匀照明，同时保留图像细节和色彩信息。
PDF4 years ago
利用图像翻译生成反事实来进行科学发现
通过解释技术，提出了一种将解释转换为科学探索机制的框架，并证明结合黑盒预测器和生成模型可以用于生成无人类先验条件的假设，该技术用于糖尿病黄斑水肿的分类模型，成功连接模型的性能和人类理解。
PDF4 years ago
GLAMpoints: 贪心学习精确匹配点
本文介绍了一种新颖的基于卷积神经网络的特征点检测器 - GLAMpoints-，并将其应用于视网膜图像等领域，证明了 GLAMpoints 在特定领域的正确匹配和注册质量上优于传统检测器和现有 CNN-based 方法。
PDF5 years ago
医学图像的生成对抗网络 (MI-GAN)
本文提出了一种新的医学影像生成对抗网络 (MI-GAN)，可以用于合成视网膜图像及其分割掩模，以进行医学影像的监督分析，结果证明其在 STARE 数据集和 DRIVE 数据集上性能表现优异，达到了当时的最佳状态。
PDF6 years ago
结构保持引导的视网膜图像滤波及其在视盘分析中的应用
本研究提出了一种新的受结构保护的引导性视网膜图像滤波方法（SGRIF），该方法可以有效地恢复降质的视网膜图像，并可用于辅助计算机支持的诊断方法，提高视杯分割和杯盘比率测量的准确性。
PDF6 years ago
利用 2-D Morlet 小波和监督分类进行视网膜血管分割
提出一种自动分割视网膜图像中的血管的方法，使用基于像素特征向量的小波变换响应和贝叶斯分类器来分类像素为血管或非血管，并在手动分割的标记像素的训练集上估计概率分布，以达到对公开数据库的非膜型图像进行评估的目的。
PDF19 years ago