Hybrid Approach for Effective Segmentation and Classification of Glaucoma Disease Using UNet++ and CapsNet
Notice bibliographique
Résumé
Glaucoma is an incapacitating eye disease that can result in total vision loss if left untreated, making early treatment through screening more likely to prevent irreversible visual impairment and delay.Unfortunately, however, due to complex testing procedures and healthcare professional shortages often resulting in delays-contributing to an increasing global incidence of blindness.Also, with an estimated 76 million people affected by glaucoma worldwide, recent statistics highlight the need of addressing this prevalent condition.To combat these challenges and enhance manual methods further it is urgently required that a reliable framework be created for early detection of lesions on Optic Cup and Optic Disc with characteristics overlapping with variations in eye colour making accurate diagnosis even more challenging.At present, we present an automated system for the detection of Glaucoma.The model we present begins by pre-processing retinal images using advanced techniques like histogram equalization and Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE), designed to improve image quality and analysis.Next U-Shape Network technique (UNet++) used for discs and cups segmentation separately; this segmentation technique offers accurate identification.Segmented optic disc and optic cup images are then utilized in our glaucoma diagnosis stage.We employ Capsule Network, a deep learning technique renowned for recognizing complex patterns, to detect glaucoma and it handles of complicated spatial relationships in an effective manner, solving such restrictions that are present in CNN.Comprehensive performance evaluation metrics were devised and 5-fold Cross validation was performed to verify our method, which demonstrated its superiority over existing methods with an overall accuracy rate of 97.89%.This high rate of precision highlights how automated framework can detect early signs of glaucoma for early intervention as well as reduce risks such as irreversible loss of vision for patients.
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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 | 0,000 |
| 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 ».