Advanced hybrid UNet architectures for retinal vessel segmentation
Notice bibliographique
Résumé
Retinal blood vessel segmentation is a critical step in the early detection and diagnosis of various vision-threatening diseases, including diabetic retinopathy, hypertension, and glaucoma. Manual segmentation by medical professionals is time-consuming, subjective, and prone to variability, highlighting the need for robust automated solutions. Recent advancements in deep learning have shown significant promise in addressing these challenges by enabling accurate and efficient segmentation of retinal blood vessels from fundus images. In this paper, we propose three advanced deep learning architectures for retinal blood vessel segmentation: VGG16-UNet, VGG19-UNet, and ResNet50-UNet. These models combine the strengths of pre-trained convolutional neural networks (CNNs) with the U-Net architecture, leveraging transfer learning to enhance feature extraction and segmentation performance. We evaluate the proposed models on a publicly available retinal image dataset, achieving Dice coefficients of 79%, 79% and 80% for VGG16-UNet, VGG19-UNet, and ResNet50-UNet, respectively. Our results demonstrate that the ResNet50-UNet model outperforms the other two variants and surpasses several state-of-the-art methods in terms of segmentation accuracy and robustness. This study underscores the potential of deep learning-based approaches for improving the automation and reliability of retinal blood vessel segmentation, paving the way for more efficient and accurate diagnostic tools in ophthalmology.
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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) | 0,000 | 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 ».