细菌角膜炎和真菌角膜炎的基于深度学习的分类系统使用前段图像
Yeo Kyoung Won1, Hyebin Lee2, Youngjun Kim1
1Department of Ophthalmology, Samsung Medical Center, Sungkyunkwan University School of Medicine, Seoul, Republic of Korea.
Frontiers in medicine
|June 5, 2023
概括
一个深度学习系统从眼睛照片中准确诊断出细菌和真菌角膜炎. 这种自动化方法改进了现有的方法,有助于及时和适当地治疗这种危及视力的疾病.
科学领域:
- 眼科医生 眼科 眼科
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 传染性角膜炎对视力构成重大威胁.
- 区分细菌和真菌角膜炎是具有挑战性的,因为类似的早期症状,需要准确的诊断有效的治疗.
- 目前依赖微生物鉴定的诊断方法可能耗时,通常需要基于病变外观的经验性治疗.
研究的目的:
- 开发一种基于深度学习 (DL) 的细菌和真菌角膜炎的自动诊断系统,使用前段照片.
- 与传统方法相比,提高感染性角膜炎诊断的准确性和效率.
主要方法:
- 开发一个DL系统,其中包括一个损伤指导模块 (LGM) 和一个面具调整模块 (MAM),用于分析前段照片.
- 在107名患者的684张图像上训练系统,在98张图像上进行外部验证.
- 使用ResNet-50作为基线分类器,LGM专注于病变定位,MAM专注于从宽光和裂光图像中提取特征.
主要成果:
- 与基线ResNet-50 (81.1%) 相比,拟的DL系统实现了显著更高的诊断准确率87.8%.
- 该系统在开源数据集上表现得更好,准确度从64.2%提高到71.4%.
- 废弃性研究证实了LGM和MAM模块对诊断性能的积极影响.
结论:
- 开发的DL系统显示出从前段照片中准确诊断细菌和真菌角膜炎的巨大潜力.
- 整合LGM和裂纹光束MAM提高了诊断准确度和稳定性,有效地解决了小型训练数据集和各种图像类型的局限性.
关键词:
前部部分图像图像的前部部分.细菌性角质炎是一种细菌性角质炎.卷积神经网络 (CNN) 是一种神经网络.深度学习 (DL) 是指深度学习.性角质炎是一种真菌性角质炎.传染性角质炎是一种传染性角质炎.损伤指导模块 (LGM) 是一个指导模块.面具调节模块 (MAM) 是一个模块.
