An Approach to Classify and Segment Diabetic Retinopathy and Retinopathy of Prematurity
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, retinal disorders have grown to be a serious public health issue.Retinopathy of Prematurity (ROP) and Diabetic Retinopathy (DR) are the foremost factors of vision impairments in children and youngsters correspondingly.These illnesses develop gradually and have no visible symptoms.To avoid vision damage, it is crucial to identify these conditions quickly and receive the appropriate medication.Therefore, a completely automated approach for identifying retinal disorders is needed.It is designed to reduce human contact for the identification of Diabetic Retinopathy (DR) and Retinopathy of Prematurity (ROP) while maintaining the excellent accuracy of the classification.This paper presents an enhanced deep learning model LeNet-5 for retinal disease categorization framework.To achieve the desired findings, the DeepLabv3+ based blood vessel segmentation is carried out.After segmenting the retinal vessels, the features relevant to DR and ROP are extracted using dual channel based Capsule Network (CapsNet).After that, LeNet-5 receives the CapsNet feature map for categorization.To increase the deep learning classifier's performance, the Deep Convolutional Generative Adversarial Network (DCGAN) based data augmentation technique is implemented.The system evaluated in MESSIDOR and private datasets obtained 99.29% and 99.12% accuracy for DR and ROP classification.When the attained results are compared with other existing techniques, it is seen that more successful findings are achieved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».