Advancing Diabetic Retinopathy Severity Classification Through Stacked Generalization in Ensemble Deep Learning Models
Notice bibliographique
Résumé
In the realm of ophthalmology, diabetic retinopathy (DR) represents a critical concern, arising from the detrimental effects of blood sugar fluctuations on retinal vessels, and frequently evades early detection due to the absence of initial symptoms.Addressing this challenge, the current study delineates a novel classification methodology designed to gauge the severity of DR, thereby laying the groundwork for an early warning system.Within this methodology, an assortment of five deep learning models-namely VGG16, VGG19, EfficientNetB5, EfficientNetB7, and EfficientNetV2S-underwent training and evaluation processes utilizing the Asia Pacific Tele-Ophthalmology Society (APTOS) 2019 dataset, characterized by its imbalanced nature.The study juxtaposes the VGG models, noted for their simplicity yet burdened with a higher parameter count, hence more computationally and memory-intensive, against the EfficientNet models, which are renowned for their efficiency achieved through optimal network scaling.This selection of two VGG variants and three EfficientNet models facilitated a comprehensive analysis of the effects of model complexity, parameter volume, and computational efficiency on the classification efficacy in DR.Additionally, the study employed ensemble techniques, encompassing both hard and soft voting methods along with stacked generalization, to enhance classification performance by counteracting the impact of dataset imbalance.The individual model performances revealed that the EfficientNetB5 model registered the lowest accuracy at 88.12%, while the EfficientNetB7 model attained the highest accuracy, standing at 94.07%.The ensemble approaches, incorporating both soft and hard voting techniques, demonstrated further improvement, achieving accuracy scores of 94.84%.However, it was the stacked generalization approach that emerged as the most effective, recording a remarkable accuracy of 95.55%.These findings corroborate that the ensemble models, through their collective strength, surpass the accuracy rates of individual models, thereby eclipsing the performance benchmarks set by existing literature in the field by effectively mitigating the influence of data imbalance on classification accuracy.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».