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基于深度学习的视网膜毛细血管无灌注区智能识别定量分析系统在CRVO缺血分型诊断中的应用
被引量：
1
1
作者
侯军军
张喜梅
+5 位作者
陈松
孙斌
张光华
谢娟
马非
刘汉
《眼科新进展》
CAS
北大核心
2022年第6期465-468,共4页
目的探讨一种基于深度学习的视网膜毛细血管无灌注区(NPA)智能识别定量分析系统在视网膜中央静脉阻塞(CRVO)缺血分型诊断中的应用价值。方法回顾性病例系列研究。选取2017年1月至2018年12月经山西省眼科医院门诊确诊为CRVO并行荧光素眼...
目的探讨一种基于深度学习的视网膜毛细血管无灌注区(NPA)智能识别定量分析系统在视网膜中央静脉阻塞(CRVO)缺血分型诊断中的应用价值。方法回顾性病例系列研究。选取2017年1月至2018年12月经山西省眼科医院门诊确诊为CRVO并行荧光素眼底血管造影(FFA)检查的343例343眼患者纳入本研究。随访并记录患者自发病起1年内是否发生新生血管并发症。应用人工智能诊断系统计算CRVO患者后极部55°视野范围NPA面积,受试者工作特征曲线(ROC)分析该NPA面积对CRVO发生新生血管并发症的诊断价值。结果343例CRVO患眼中有26眼发生了新生血管并发症,发病率7.58%。依据NPA面积判断CRVO患者是否发生新生血管并发症的曲线下面积为0.889(95%CI0.799~0.978,P<0.001)。最佳截断值为20.997视盘面积(DA),灵敏度为0.808,26眼新生血管并发症患者中有21眼NPA值大于该值;特异度为0.946,317眼无并发症患者中有300眼NPA值小于该值。结论基于深度学习的NPA智能识别定量分析系统可为CRVO分型诊断提供决策依据。55°视野范围后极部NPA>20 DA可作为CRVO缺血分型的阈值标准。
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关键词
视网膜静脉阻塞
荧光素血管造影术
智能辅助诊断技术
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职称材料
基于生成对抗网络与双注意力的糖网分类方法
被引量：
2
2
作者
郭妮妮
乔钢柱
+1 位作者
张光华
王龙
《中北大学学报（自然科学版）》
CAS
2023年第1期39-47,共9页
针对在糖尿病视网膜病变分类过程中,因为数据集不均衡、类间特征相似、类内又存有差异,从而导致最终分类准确率不高的问题,提出了一种结合生成对抗网络与双注意力的分类方法AIDnet。首先,在ACGAN网络后加入转置卷积进行改进,生成轻度NPD...
针对在糖尿病视网膜病变分类过程中,因为数据集不均衡、类间特征相似、类内又存有差异,从而导致最终分类准确率不高的问题,提出了一种结合生成对抗网络与双注意力的分类方法AIDnet。首先,在ACGAN网络后加入转置卷积进行改进,生成轻度NPDR、重度NPDR、 PDR的图像平衡数据集;其次,在InceptionV3网络的基础上加入双注意力机制(DAM),在减少计算开销的同时提升性能;最后,利用焦点损失函数增加难以识别病变的权重,减少易识别病变的权重,高效提取DR图像的细节特征。实验结果表明,AIDnet网络在Kaggle数据集上的自动分类准确率为89.53%,敏感度为82.45%,特异性为93.26%;在Messidor2上的准确率达到90.31%,敏感度达到89.28%,特异性达到93.31%。较其他分类方法而言,AIDnet分类效果良好,有助于提高糖尿病视网膜病变的分类准确率。
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关键词
糖尿病视网膜病变分类
数据集不均衡
ACGAN
双注意力机制
InceptionV3
焦点损失
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职称材料
题名
基于深度学习的视网膜毛细血管无灌注区智能识别定量分析系统在CRVO缺血分型诊断中的应用
被引量：
1
1
作者
侯军军
张喜梅
陈松
孙斌
张光华
谢娟
马非
刘汉
机构
天津医科大学眼科临床学院
山西
省眼科医院
山西智能大数据产业技术创新研究院
太原学院
智能
与自动化系
出处
《眼科新进展》
CAS
北大核心
2022年第6期465-468,共4页
基金
山西省卫健委科研项目(编号2018090)
山西省重点研发项目(编号201903D311009)
山西省卫健委“四个一批”工程眼科学山西省重点实验室培育项目(编号2020SYS12)。
文摘
目的探讨一种基于深度学习的视网膜毛细血管无灌注区(NPA)智能识别定量分析系统在视网膜中央静脉阻塞(CRVO)缺血分型诊断中的应用价值。方法回顾性病例系列研究。选取2017年1月至2018年12月经山西省眼科医院门诊确诊为CRVO并行荧光素眼底血管造影(FFA)检查的343例343眼患者纳入本研究。随访并记录患者自发病起1年内是否发生新生血管并发症。应用人工智能诊断系统计算CRVO患者后极部55°视野范围NPA面积,受试者工作特征曲线(ROC)分析该NPA面积对CRVO发生新生血管并发症的诊断价值。结果343例CRVO患眼中有26眼发生了新生血管并发症,发病率7.58%。依据NPA面积判断CRVO患者是否发生新生血管并发症的曲线下面积为0.889(95%CI0.799~0.978,P<0.001)。最佳截断值为20.997视盘面积(DA),灵敏度为0.808,26眼新生血管并发症患者中有21眼NPA值大于该值;特异度为0.946,317眼无并发症患者中有300眼NPA值小于该值。结论基于深度学习的NPA智能识别定量分析系统可为CRVO分型诊断提供决策依据。55°视野范围后极部NPA>20 DA可作为CRVO缺血分型的阈值标准。
关键词
视网膜静脉阻塞
荧光素血管造影术
智能辅助诊断技术
Keywords
retinal vein occlusion
fundus fluorescein angiography
intelligent computer-aided diagnosis
分类号
R774 [医药卫生—眼科]
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职称材料
题名
基于生成对抗网络与双注意力的糖网分类方法
被引量：
2
2
作者
郭妮妮
乔钢柱
张光华
王龙
机构
中北大学
大数据
学院
太原学院
智能
与自动化系
山西智能大数据产业技术创新研究院
医疗健康
大数据
研究
中心
出处
《中北大学学报（自然科学版）》
CAS
2023年第1期39-47,共9页
基金
山西省重点研发计划重点项目(201903D311009)。
文摘
针对在糖尿病视网膜病变分类过程中,因为数据集不均衡、类间特征相似、类内又存有差异,从而导致最终分类准确率不高的问题,提出了一种结合生成对抗网络与双注意力的分类方法AIDnet。首先,在ACGAN网络后加入转置卷积进行改进,生成轻度NPDR、重度NPDR、 PDR的图像平衡数据集;其次,在InceptionV3网络的基础上加入双注意力机制(DAM),在减少计算开销的同时提升性能;最后,利用焦点损失函数增加难以识别病变的权重,减少易识别病变的权重,高效提取DR图像的细节特征。实验结果表明,AIDnet网络在Kaggle数据集上的自动分类准确率为89.53%,敏感度为82.45%,特异性为93.26%;在Messidor2上的准确率达到90.31%,敏感度达到89.28%,特异性达到93.31%。较其他分类方法而言,AIDnet分类效果良好,有助于提高糖尿病视网膜病变的分类准确率。
关键词
糖尿病视网膜病变分类
数据集不均衡
ACGAN
双注意力机制
InceptionV3
焦点损失
Keywords
classification of diabetic retinopathy
data imbalance
ACGAN
dual attention mechanism
InceptionV3
focal loss
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的视网膜毛细血管无灌注区智能识别定量分析系统在CRVO缺血分型诊断中的应用
侯军军
张喜梅
陈松
孙斌
张光华
谢娟
马非
刘汉
《眼科新进展》
CAS
北大核心
2022
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于生成对抗网络与双注意力的糖网分类方法
郭妮妮
乔钢柱
张光华
王龙
《中北大学学报（自然科学版）》
CAS
2023
2
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职称材料
已选择
0
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