【医学+深度论文：F11】2018 A deep learning model for the detection of both advanced and early glaucoma using

最新推荐文章于 2022-05-26 17:22:38 发布
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#A deep learning model for the detec #2018 PLOS #GON #optic disk #classification

本文介绍了一种使用深度学习模型检测早期和晚期青光眼的方法，基于fundus摄影，准确率高达87.9%，AUROC为0.94。对比了逻辑回归、转移学习的GoogleNet Inception v3和自建CNN模型，结果显示自建模型表现最佳，证明深度学习在青光眼分类中的优越性。

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11

2018 PLOS
A deep learning model for the detection of both advanced and early glaucoma using fundus photography

Method ： 分类 正常眼 、青光眼（早期晚期）
Dataset ： 1542 （786 N,467 AG,289 EG）
     AG : advanced glaucoma
     EG : early glaucoma
     非散瞳自动眼底照相机（AFC-330，Nidek，Japan）

Architecture : CNN（3con+3maxpooling+2FC）
Results ：accuracy 87.9% AUROC 0.94

Methods

Dataset 1542

  • training 754
  • validation 324
  • test 464

三种method对比实验

  • logistics classification

1×（240×240×3）的一维阵列 → softmax → 和one-hot encoded labels 比较
→ 交叉熵计算损失
title

  • transfer Googl

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