【医学+深度论文：F27】2019 CVPR TRk-CNN: Transferable Ranking-CNN for image classification of glaucoma

鹿鹿最可爱

于 2019-09-09 13:23:43 发布

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分类专栏：医学影像文章标签： TRk-CNN: Transferable Ranking-CNN f 2019 CVPR glaucoma

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_31622015/article/details/100659170

该研究介绍了2019年CVPR会议上提出的TRk-CNN模型，用于青光眼、可疑和正常眼睛的图像分类。通过使用DenseNet作为backbone并结合数据增强技术，TRk-CNN实现了92.26%的准确率（AC）、93.33%的特异性（SP）和95.12%的敏感性（SE）。其通过Ranking-CNN生成类激活图（CAMs），结合ROI提取和线性关系假设，提升了分类性能。TRk-CNN相比于multi-class CNN表现出更好的效果，适用于医学图像分类中相关性高的场景。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

27

2019 CVPR

TRk-CNN: Transferable Ranking-CNN for image classification of glaucoma, glaucoma suspect, and normal eyes

Method ：三分类正常，可疑，青光眼
Dataset ：
Architecture : TRk-CNN
Results ： AC 92.26% SP 93.33% SE 95.12%

韩国

Method

TRk-CNN

backbone：DenseNet
data augmentation

放大缩小，随机翻转，crop

Primitive classification

Ranking-CNN 提取 CAMs （类激活图）

ROI extraction

从每个CNN 中提取的 CAM 融合到一个ROI 中
定义了距离函数，假设类之间存在线性关系

Final classification

将前一个 ROI 阶段提取得到的 ROI 与原始图像

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