A Meta-Learning Approach for Diabetic Retinopathy Severity Grading
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes is a prevalent kind of chronic disease that results in different complications.One of the most severe diabetic problems ends up with blindness, termed medically as diabetic retinopathy (DR).The reason for blindness due to DR is the lack of proper treatment and monitoring before it progresses to the severe stage.As a result, computerized diagnosis assists physicians in detecting DR early, saving both money and time.Current research uses a Multipath Convolutional Neural Network technique to extract features before classifying lesions according to their severity.Conversely, this model has a high time complexity, which may affect the classifier's performance.To overcome these issues, a new technique is employed to improve DR detection performance.After preprocessing, feature extraction is done to extract 22 global and local features like microaneurysms, exudates, hemorrhages, contrast, entropy, spatial correlation information, and remaining features from the images.Then, meta-learner-based prediction uses weighted stacking-based ensemble classifiers (WSEC).Finally, a Meta Learn Enhanced Recurrent Neural Network (ML-ERNN) is built and deployed to improve the classification's performance.This study works with APTOS and Kaggle datasets.The criteria chosen for model evaluation are precision, recall, F1-score, and accuracy.This model can be highly effective in forecasting retinal illnesses and helps reduce vision loss rate.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 ».