Diabetes makulaödem (DME) är en av de vanligaste ögonkomplikationer som orsakas av diabetes mellitus, vilket resulterar i partiell eller total synförlust. Optisk koherens Tomografi (OCT) volymer har i stor utsträckning använts för att diagnostisera olika ögonsjukdomar, tack vare sin känslighet för att representera små mängder vätska, tjocklek mellan lager och svullnad. Bristen på verktyg för automatisk bildanalys för att stödja sjukdomsdiagnos är dock fortfarande ett problem. Konvolutionella neurala nätverk (CNN) har visat enastående prestanda när det tillämpas på flera medicinska bilder analys uppgifter. I detta dokument presenteras en modell, OCT-NET, baserad på ett CNN för automatisk klassificering av OCT-volymer. Modellen utvärderades på en datauppsättning av OCT volymer för DME diagnos med hjälp av en leave-one-out korsvalidering strategi för att erhålla en noggrannhet, känslighet och specificitet på 93,75 %.
I detta tidigare arbete fick OCT-NET-modellen en enastående prestanda med hjälp av en utvärderingsmetod med en noggrannhet på 93,75 ± 3,125% och en känslighet och en specificitet på 93,75% REF.
OCT-NET: A convolutional network for automatic classification of normal and diabetic macular edema using sd-oct volumes
{'venue': '2018 IEEE 15th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2018)', 'journal': '2018 IEEE 15th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2018)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}