Automated Screening System for Grading of Retinal Abnormalities
Notice bibliographique
Résumé
Detection and grading of diabetic retinopathy in the at-risk population (diabetics) is crucial for providing timely treatment thereby preventing visual loss.On the basis of the most common systems, such as the National Health Service's (NHS) Program, the Scottish Grading Scheme (SGS), and the Early Treatment Diabetic Retinopathy System (ETDRS), we establish a novel automated diabetic retinopathy grading system.Medical criteria based on information from all these systems are used to grade the severity of diabetic retinopathy by calculating numbers and sizes of detected abnormalities throughout specified fields around the fovea (center of vision).The main purpose of this work is to develop a new automated diabetic retinopathy grading system based on medical systems, namely NHS program, SGS, ETDRS, and EyePACS protocol.The proposed system achieved overall success rate of 98.8% for a set of 50 images from Messidor Database and 98.4% when we use the set of 80 images from DIARETDB1.The results of the proposed system have been compared with the other existing systems in the literature and shows higher values of the overall success rate.These results assure that this system could be used for a computeraided mass detection and grading of diabetic retinopathy as part of an automatic, fast, and accurate screening regime.
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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 | 0,000 |
| 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 ».