Diabetic Retinopathy Image Lesion Segmentation with Feature Fusion Relation Transformer Network
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes is a common disease that affects different vital organs of the human body, including the eyes. In diabetic patients, a change in blood sugar level leads to eye problems. Around 80% of the patients who have diabetes for more than 10 years have severe eye-related pathological disorders such as retinopathy and maculopathy. Proper detection, diagnosis, and treatment of eye-related pathologies prevent damage to the eye during the earliest stages of diabetic disease—the developed stage findings in patients losing their vision. The retinal damage due to diabetes is termed Diabetic Retinopathy (DR). The treatment of DR involves detecting the presence of the disease in the form of microaneurysms (MA), hemorrhages (HE), and exudates (EX) in the retinal area. The process of segmenting a massive segment of Retinal Images (RI) performs a prominent role in DR classification. The existing research concentrates on Optic Disc (OD) segmentation. This article focuses on the segmentation of MA, HE, and EX using a Feature Fusion Relation Transformer Network (FFRTNet). In this research, the benchmark dataset, the Indian Diabetic Retinopathy Image Dataset (IDRID), is used for the ablation study to evaluate the use of every module. The proposed method, FFRTNet, is compared with state-of-the-art methods. The evaluation of FFRTNet enhances the segmentation by 3.56%, 4.34%, and 3.75% on metrics, namely sensitivity, Intersection-over-Union (IoU), and Dice coefficient (DICE). The qualitative and quantitative results proved the superiority of FFRTNet in segmenting lesions in DR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».