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[IEEE 2018年第40届国际医学与生物工程院大会(EMBC) - 美国夏威夷檀香山(2018.7.18-2018.7.21)] 2018年第40届IEEE医学与生物工程院国际年会(EMBC) - 融合多种深度学习架构结果用于光学相干断层扫描中正常与糖尿病性黄斑水肿的自动分类

DOI：10.1109/EMBC.2018.8512371 出版年份：2018 更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要： 糖尿病性黄斑水肿（DME）是一种严重的眼科疾病，若不治疗可能导致不可逆的失明。目前DME诊断仍依赖眼科医生的手动评估，因此过程耗时且诊断可能带有主观性。本文提出两种新型DME检测框架：(1)融合AlexNet、VggNet和GoogleNet三个预训练卷积神经网络的特征，并通过主成分分析进行特征空间降维；(2)基于AlexNet、VggNet和GoogleNet分类结果的多数投票机制。实验使用新加坡眼科研究所和香港中文大学获取的光学相干断层扫描数据集，采用体素级别的留二患者交叉验证法评估结果。该方法将DME分类准确率提升至93.75%，与当前同类数据集最佳算法效果相当。
作者： Genevieve C.Y. Chan，Ravi Kamble，Henning Müller，Syed A.A. Shah，T.B. Tang，Fabrice M′eriaudeau
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

研究某种特定草药对特定疾病的治疗效果。

研究成果

该方法利用AlexNet、VggNet和GoogleNet的信息，通过多数投票机制整合各模型的分类决策来设计决策模型，并采用PCA进行特征空间降维的三网络特征组合系统。实验表明，该方法能以93.75%的准确率将OCT体数据分类为糖尿病黄斑水肿和正常病例。该方法的创新点在于运用预训练模型实现图像分类，为OCT体数据分类提供了一种简单而有效的新途径。

研究不足

所提方法的缺点在于权重是预训练权重。因此，在优化权重以提高分类性能方面存在局限性。

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