Enhanced Classification of Diabetic Retinopathy via Vessel Segmentation: A Deep Ensemble Learning Approach
Notice bibliographique
Résumé
Diabetic Retinopathy (DR), a medical condition that impairs the blood vessels within the eye, is increasingly prevalent.Unchecked progression of DR can lead to significant visual impairment or total blindness.Traditional techniques for automatic DR detection, primarily reliant on computer vision systems, often fail to adequately encapsulate the inherent complexity of the disease, resulting in suboptimal categorization of DR stages, particularly the early ones.However, deep ensemble learning has emerged as a potent tool for the accurate detection and classification of DR using retinal images.In this study, deep ensemble models are proposed that initially segment the retinal image using the Canny operator and subsequently detect and classify all DR categories using the publicly available DRIVE dataset.Each model, crafted with subtle architectural distinctions or trained on distinct data subsets, was designed to capture varying disease attributes.A threshold was established to accurately categorize DR severity into mild, moderate, or severe cases.The results indicate a significant enhancement in the performance of both segmentation and DR detection through deep ensemble learning, compared to individual models.The ensemble approach effectively amalgamated the collective knowledge of the models, yielding superior accuracy, robustness to data variations, and improved generalization capabilities.This cost-effective computational method achieves an accuracy score of 98.65% in DR detection and classification.By synthesizing the predictions of multiple models, the ensemble captured a wider spectrum of disease patterns, thereby bolstering the system's overall effectiveness in DR diagnosis.The findings underscore the enhanced accuracy and robustness attained through the ensemble approach, surpassing the performance of individual models.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».