Diagnosis of Purtscher Retinopathy from Spectral-Domain OCT Images Using Panoptic Segmentation Technique
Notice bibliographique
Résumé
Purtscher Retinopathy (PR) is a severe vision-threatening disorder that is frequently connected with trauma, severe pancreatitis, or connective tissue diseases.Conventional diagnostic techniques depend on fluorescein angiography and clinical examination, both of which can be intrusive and may not always yield conclusive results.Spectral-Domain Optical Coherence Tomography (SD-OCT) is a non-invasive imaging technique that produces high-resolution cross-sectional images of the retina and allows for accurate evaluation of retinal layers and illnesses.The proposed method implements a panoptic segmentation algorithm to detect PR using SD-OCT image data in an unsupervised manner.The Panoptic Feature Pyramid Network (FPN) detects and categorizes clinical indications of PR using instance and semantic segmentation.To detect additional challenging factors, a deep Convolutional Neural Network (CNN) is combined with encoder-decoder structures and instance segmentation networks.When it came to recognizing and classifying retinal disorders connected to PR, the proposed approach showed excellent accuracy.The performance of the proposed method was assessed using quantitative measures such as the Intersection over Union (IoU), Dice coefficient, pixel accuracy, precision, recall, and F1 score.This approach offers a non-invasive and efficient tool for the early detection of PR, allowing for timely management and better patient outcomes.
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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) | 0,002 | 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 ».