A Comparative Study of Convolutional Layer Depths and Activation Functions in the Detection and Classification of Diabetic Retinopathy
Notice bibliographique
Résumé
Traditional diabetic retinopathy diagnosis is a timeconsuming approach and is limited by the availability of specialists. Deep learning systems are a solution to the constraints, as they can efficiently and accurately detect anomalies in large datasets of retinal images. This work presents a comparative study of convolutional neural networks trained from scratch compared to traditional pretrained models in the field of diabetic retinopathy classification. In this work, four mid-range models are presented that display how different combinations of convolutions, activation functions, and layer depths can be used to achieve high performance in diabetic retinopathy classification without large-scale pretraining. Furthermore, the test performances of these models are compared to several pretrained models in the field to investigate how different architectures affect the accuracy of binary classification. The models are trained and tested on open-source datasets such as Eyepacs, Aptos, Aptos (Gaussian Filtered), and Messidor DR. The highest test accuracy achieved is 87.60 % for the presence of diabetic retinopathy versus the absence of diabetic retinopathy and 88.38 % for the distinction between non-proliferative diabetic retinopathy and proliferative diabetic retinopathy.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».