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深度学习算法在角膜荧光染色分级评估中的应用 被引量：1
1
作者 赵雨暄 张啸云 +1 位作者 杨必 刘陇黔 《四川大学学报（医学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期908-914,共7页
目的探讨深度学习算法在角膜荧光染色分级评估中的应用价值。方法采用横断面研究,共纳入四川大学华西医院隐形眼镜门诊就诊患者的角膜染色图片600张。其中500张用于构建算法,其余100张用于验证算法有效性并比较人工智能(artificial inte... 目的探讨深度学习算法在角膜荧光染色分级评估中的应用价值。方法采用横断面研究,共纳入四川大学华西医院隐形眼镜门诊就诊患者的角膜染色图片600张。其中500张用于构建算法,其余100张用于验证算法有效性并比较人工智能(artificial intelligence,AI)与视光初学者间评级准确性(accuracy,ACC)及诊断时长的差异。在完成初次评级1个月后,进行第二次评估,比较两次评估的一致性指数(kappa值)。3位经验丰富的视光师综合分级的结果作为本研究的“金标准”。结果通过全集、训练集、测试集交叉验证4种深度学习模型,ResNet34模型预测准确性最高。ResNet34深度学习模型在角膜染色分级上的准确性为93.0%,敏感性为89.5%,特异性为89.6%。AI与两位初学者比较,AI的准确性较高(ACC_(AI)=87.0%、ACC_(S1)=78.0%、ACC_(S2)=52.0%,P_(ACC)=0.001),同时AI的平均诊断时长短于视光初学者(t_(AI)=1.00 s,t_(S1)=11.86 s,t_(S2)=13.25 s,P_(t)=0.001)。在两次评级的一致性比较中,AI(kappa_(AI)=0.658,PAI=0.001)的一致性程度高于视光初学者(kappa_(S1)=0.575,P_(S1)=0.001;kappa_(S2)=0.609,P_(S2)=0.001)。结论将深度学习算法应用于角膜染色分级评估具有一定的可行性及临床价值。在与初学者的比较中,AI表现出了较高的准确性和较好的一致性,能够指导视光师在临床工作中快速准确地评定角膜染色分级。 展开更多
关键词 人工智能 接触镜 角膜染色
原文传递
基于交替背景模型的HEVC编码研究
2
作者 张啸云 王中元 黄震坤 《计算机应用与软件》 2017年第3期131-135,288,共6页
在电影、电视剧中,由于拍摄手法的模式化导致了视频中存在大量的背景交替现象。这种背景交替过程中存在着类似监控视频的背景冗余。然而,目前并没有一个方法可以针对性的提高这一类视频的编码效率。针对该现象,提出了以交替背景模型为... 在电影、电视剧中,由于拍摄手法的模式化导致了视频中存在大量的背景交替现象。这种背景交替过程中存在着类似监控视频的背景冗余。然而,目前并没有一个方法可以针对性的提高这一类视频的编码效率。针对该现象,提出了以交替背景模型为基础的HEVC编码方式。在编码过程中,自适应交替更新双重背景,并利用交替背景对CU进行分类后减少不必要的模式选择。实验结果表明,基于交替背景模型的HEVC编码方法成功提高了含有背景交替现象的影视作品的编码效率,并不影响不含背景交替现象的视频编码效率。 展开更多
关键词 HEVC 视频编码 背景提取 模式选择 背景交替
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