基于卷积神经网络UNet构建糖尿病性黄斑水肿自动识别模型

来源 :眼科新进展 | 被引量 : 0次 | 上传用户：Mijieer

【摘要】

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目的通过卷积神经网络UNet构建光学相干断层扫描(optical coherence tomography,OCT)图像中糖尿病性黄斑水肿的自动识别模型,并通过相关指标判断其价值。方法利用开源的OCT数

【作者】

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许冬李浩周利晓吕梁

【机构】

：

郑州大学第五附属医院眼科,电子科技大学

【出处】

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眼科新进展

【发表日期】

：

2020年4期

【关键词】

：

糖尿病性视网膜病变黄斑水肿深度学习卷积神经网络光学相干断层扫描 diabetic retinopathymacular edemadeep learni

【基金项目】

：

河南省医学科技攻关项目(编号201503131)

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目的通过卷积神经网络UNet构建光学相干断层扫描(optical coherence tomography,OCT)图像中糖尿病性黄斑水肿的自动识别模型,并通过相关指标判断其价值。方法利用开源的OCT数据集2014_BOE_Srinivasan和OCT2017训练卷积神经网络UNet模型,并结合我院2018年1月至2019年5月的60例糖尿病性黄斑水肿患者的OCT检查影像结果共同组成数据集来验证模型。最后通过该模型的损失函数变化和精确度变化,以及绘制受试者工作特征曲线来评价模型。结果卷积神经网络UNet对

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