Retinal Vessel Segmentation and Lesion Detection for Diabetic Retinopathy Diagnosis Using Context-Aware Deep Neural Networks on SPECTRAL OCT Data
Notice bibliographique
Résumé
One of the primary causes of visual impairment in the world today is Diabetic Retinopathy (DR), which emphasizes the need for prompt and precise diagnosis to stop the progression of the illness.To improve retinal vascular segmentation and lesion identification, this work presents a unique architecture that combines Context Encoding Deep Neural Networks (CEDNN) with 3D-Spectral Optical Coherence Tomography (SPECTRAL OCT) imaging.The SPECTRAL OCT scans are subjected to Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) to enhance the image quality and for more accurate feature extraction.The CEDNN model utilizes context-encoding mechanisms to accurately segment retinal vessels by capturing both global and localized features.For lesion detection, specialized feature-encoding layers amplify subtle pathological signals while preserving structural details, correctly recognizing exudates, hemorrhages, and microaneurysms as DR indications.The CEDNN architecture enables accurate extraction of structural information for vessel segmentation, while the context-aware layers ensure reliable lesion identification without compromising spatial coherence.The model is validated on clinical 3D SPECTRAL OCT images and publicly available benchmark datasets, achieving outstanding performance with a 95% confidence interval for accuracy between 98.8% and 99.8%.The results show an F1-score of 99.3%, 99.4% sensitivity, 99% specificity, 99.2% precision, and 99.3% accuracy.These results highlight the model's robustness in capturing fine microvascular abnormalities and DR-related lesions across varied imaging conditions.The proposed 3D SPECTRAL OCT-based CEDNN framework offers a scalable, cost-effective solution for large-scale clinical screening and automated DR diagnosis.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».