Abstract-Detection av glaukom ögonsjukdom är fortfarande en utmanande uppgift för datorstödd diagnostik (CADx) system. Vid ögonscreening mäter oftalmologerna glaukomen genom strukturförändringar i optiska skivor (OD), förlust av nervfibrer (LNF) och atrofi i peripapillärregionen (APR). I retinabilder utvecklas de automatiserade CADx-systemen för att bedöma denna ögonsjukdom genom segmenteringsbaserade handgjorda funktioner. Därför i detta papper, den convolutionala neurala nätverket (CNN) oövervakade arkitekturen användes för att extrahera funktioner genom flera lager från rå pixel intensiteter. Efteråt användes DBN-modellen (deep-belief network) för att välja de mest diskriminerande djupa funktionerna baserat på den kommenterade träningsdatauppsättningen. Äntligen, det slutliga beslutet utförs av softmax linjära klassificerare för att skilja mellan glaukom och icke-glaukom retinal fondus bild. Detta föreslagna system är känt som Glaucoma-Deep och testad på 1200 retinal bilder som erhållits från offentligt och privat tillgängliga dataset. För att utvärdera Glaucoma-Deep-systemets prestanda användes de statistiska måtten känslighet (SE), specificitet (SP), noggrannhet (ACC) och precision (PRC). I genomsnitt uppnåddes värden för SE på 84,50 %, SP på 98,01 %, ACC på 99 % och Kina på 84 %. Jämfört med toppmoderna system uppnådde Nodular-Deep-systemet betydande högre resultat. Följaktligen kan Glaucoma-Deep systemet lätt känna igen glaukom ögonsjukdom för att lösa problemet med kliniska experter under ögonscreening processen på storskaliga miljöer.
Efter denna CNN modell, en djup tro neurala nätverk (DBN) REF modell användes för att klassificera dessa tre förare olagliga aktiviteter.
Glaucoma-Deep: Detection of Glaucoma Eye Disease on Retinal Fundus Images using Deep Learning
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Computer Science and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}