Particle swarm optimization method for small retinal vessels detection on multiresolution fundus images
Notice bibliographique
Résumé
Retinal vessel segmentation plays an important role in the diagnosis of eye diseases and is considered as one of the most challenging tasks in computer-aided diagnosis (CAD) systems. The main goal of this study was to propose a method for blood-vessel segmentation that could deal with the problem of detecting vessels of varying diameters in high- and low-resolution fundus images. We proposed to use the particle swarm optimization (PSO) algorithm to improve the multiscale line detection (MSLD) method. The PSO algorithm was applied to find the best arrangement of scales in the MSLD method and to handle the problem of multiscale response recombination. The performance of the proposed method was evaluated on two low-resolution (DRIVE and STARE) and one high-resolution fundus (HRF) image datasets. The data include healthy (H) and diabetic retinopathy (DR) cases. The proposed approach improved the sensitivity rate against the MSLD by 4.7% for the DRIVE dataset and by 1.8% for the STARE dataset. For the high-resolution dataset, the proposed approach achieved 87.09% sensitivity rate, whereas the MSLD method achieves 82.58% sensitivity rate at the same specificity level. When only the smallest vessels were considered, the proposed approach improved the sensitivity rate by 11.02% and by 4.42% for the healthy and the diabetic cases, respectively. Integrating the proposed method in a comprehensive CAD system for DR screening would allow the reduction of false positives due to missed small vessels, misclassified as red lesions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».