Vi har utvecklat och utbildat ett konvolutionellt neuralt nätverk för att automatiskt och samtidigt segmentera optiska skivor, fovea och blodkärl. Fundus bilder normaliserades innan segmentering utfördes för att genomdriva konsekvens i bakgrundsbelysning och kontrast. För varje effektiv punkt i fondens bild, vår algoritm extraherade tre kanaler av indata från punktens grannskap och vidarebefordrade svaret över 7-lagers nätverk. Utgångslagret består av fyra nervceller, som representerar bakgrund, optisk skiva, fovea och blodkärl. I genomsnitt, vår segmentering korrekt klassificerade 92,68% av marken sanningar (på testuppsättningen från Drive databas). Den högsta noggrannheten på en enda bild var 94,54 %, den lägsta 88,85 %. Ett enda konvolutionellt neuralt nätverk kan användas inte bara för att segmentera blodkärl, men också optiska disk och fovea med god noggrannhet.
I REF utvecklades och utbildades ett konvolutionellt neuralt nätverk för att automatiskt och samtidigt segmentera optiska skivor, fovea och blodkärl.
Segmentation of optic disc, fovea and retinal vasculature using a single convolutional neural network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}