För att jämföra prestanda hos en djupt lärande förbättrad algoritm för automatisk upptäckt av diabetesretinopati (DR), med den tidigare publicerade prestandan för den algoritmen, Iowa Detection Program (IDP)-utan djupt lärande komponenter-på samma allmänt tillgängliga uppsättning Fundus bilder och tidigare rapporterad konsensus referens standard set, av tre US Board certifierade retinal specialister. Vi använde den tidigare rapporterade konsensusreferensstandarden för referabel DR (rDR), definierad som internationell klinisk klassificering av diabetisk retinopati måttlig, svår icke-proliferativ (NPDR), proliferativ DR och/eller makulaödem (ME). Varken Messidor-2 bilder, eller de tre näthinnespecialister som satte Messidor-2 referensstandard användes för utbildning IDx-DR version X2.1. Känslighet, specificitet, negativt prediktivt värde, area under kurvan (AUC) och deras konfidensintervall har beräknats. RESULTAT. Känslighet var 96, 8% (95% CI: 93, 3% 98, 8%), specificitet 87, 0% (95% CI: 84, 2% - 89, 4%), med 6/874 falska negativa, vilket resulterade i ett negativt prediktivt värde på 99, 0% (95% CI: 97, 8% - 99, 6%). Inga fall av allvarlig NPDR, PDR eller ME saknades. AUC var 0, 980 (95% CI: 0, 968- 0, 992). Känslighet skilde sig inte statistiskt från publicerad IDP känslighet, som hade en CI på 94, 4% till 99, 3%, men specificitet var signifikant bättre än den publicerade IDP specificity CI på 55, 7% till 63, 0%. En djupt lärande förbättrad algoritm för automatisk upptäckt av DR, uppnår betydligt bättre prestanda än en tidigare rapporterad, annars väsentligen identisk, algoritm som inte använder djupt lärande. Djupt lärande förbättrade algoritmer har potential att förbättra effektiviteten av DR screening, och därmed förhindra synförlust och blindhet från denna förödande sjukdom.
En DL-modell tränades från grunden på datasetet MESSIDOR-2 för automatisk upptäckt av DR i REF, och en känslighet på 96,8% och 87% specificitet gjordes.
Improved Automated Detection of Diabetic Retinopathy on a Publicly Available Dataset Through Integration of Deep Learning
{'venue': 'Investigative ophthalmology & visual science', 'journal': 'Investigative ophthalmology & visual science', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}