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2017 IJACSA (International Journal of Advanced Computer Science and Applications)
Glaucoma-Deep: Detection of Glaucoma Eye Disease on Retinal Fundus Images using Deep Learning
Method : 分类
Dataset : 1200(600N,600G)包括公开数据集+私有数据集
Architecture : Glaucoma-Deep(CNN,DBM,softmax)
Results :Sensitivity 84.5% , Specificity 98.01% , Accuracy 99% , Precision 84%
Methods
Dataset
Pipeline

该研究使用深度学习方法Glaucoma-Deep在眼底图像上检测青光眼,实现敏感性84.5%,特异性98.01%,准确率99%,精确度84%。通过CNN提取特征,DBN进行优化,避免了OD和CUP区域的分割。
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