期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于AS-OCT图像的核性白内障多级排序分类算法研究
1
作者 方利鑫 周愉 +5 位作者 顾愿愿 蒋紫园 牟磊 王阳 刘芳 赵一天 《中华实验眼科杂志》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期264-270,共7页
目的探讨基于眼前节光学相干断层扫描(AS-OCT)图像的核性白内障智能辅助分级算法对白内障分级的诊断价值。方法采用诊断试验研究方法,收集2020年11月至2021年9月间同济大学附属第十人民医院电子病例系统中核性白内障患者939例1608眼的AS... 目的探讨基于眼前节光学相干断层扫描(AS-OCT)图像的核性白内障智能辅助分级算法对白内障分级的诊断价值。方法采用诊断试验研究方法,收集2020年11月至2021年9月间同济大学附属第十人民医院电子病例系统中核性白内障患者939例1608眼的AS-OCT图像资料,所有资料均符合临床阅片清晰度要求。其中男398例664眼,女541例944眼,年龄18~94岁,平均年龄(65.7±18.6)岁。由3名经验丰富的临床医生基于晶状体混浊分类系统(LOCSⅢ分级系统),对所收集的AS-OCT图像进行1~6级人工标注。构建一种基于多级排序的全局-局部白内障分级算法,该算法包含5个基本的二元分类全局-局部网络(GL-Net),每个GL-Net聚合白内障核区域、原始图像等多尺度信息进行核性白内障分级。基于消融实验和模型对比试验,采用准确率、精确率、灵敏度、F1指标及Kappa系数对模型性能进行评价,且所有结果均通过五折交叉验证。结果模型在核性白内障数据集上的准确率、精确率、灵敏度、F1、Kappa分别为87.81%、88.88%、88.33%、88.51%、85.22%。消融实验结果表明,ResNet18结合局部特征和全局特征进行多级排序分类,模型在准确率、精确率、灵敏度、F1、Kappa指标上均有提升。与ResNet34、VGG16、Ranking-CNN、MRF-Net模型比较,本研究模型各性能指标均有提升。结论基于深度学习的AS-OCT核性白内障图像多级排序分类算法对白内障分级具有较高的准确度,有望辅助提高眼科医生对核性白内障的诊断精度以及效率。 展开更多
关键词 深度学习 眼前节光学相干断层扫描 核性白内障分级 多尺度融合 多级排序算法
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部