在光学连贯断层扫描图像上的自动化与年龄相关的斑点退化探测器使用切片总和局部二进制模式和支向量机器
Yao-Wen Yu1, Cheng-Hung Lin1, Cheng-Kai Lu2
1Department of Electrical Engineering, Yuan Ze University, Taoyuan City 320, Taiwan.
Sensors (Basel, Switzerland)
|September 9, 2023
概括
这项研究引入了一个自动化的人工智能芯片,用于使用3D光学连贯断层扫描 (OCT) 扫描检测与年龄相关的黄斑变性 (AMD). 这种新方法显著降低了计算负载,提高了眼科医生的诊断效率.
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:
- 与年龄相关的黄斑变性 (AMD) 诊断是耗时的.
- 目前的AMD诊断方法需要大量的医生时间.
- 人工智能 (AI) 的进步为自动化医疗诊断提供了潜力.
研究的目的:
- 为AMD开发一个自动检测芯片.
- 为了减少AMD诊断的时间和计算复杂性.
- 帮助眼科医生更快,更准确地检测AMD.
主要方法:
- 使用支持矢量机 (SVM) 算法与3D光学连贯断层扫描 (OCT) 卷积数据.
- 提出了一种新的"切片总和"特征向量连接方法,以减少计算复杂性.
- 使用本地二进制模式进行特征提取,优化硬件效率.
- 使用TSMC 40nm CMOS技术设计了探测器.
主要成果:
- 与以前的方法相比,实现了计算复杂性的显著降低 (超过100倍).
- 探测器芯片的核心面积为0.12 mm2,运行频率为454.54 MHz.
- 证明了分类吞吐量为8.87个决定/s.
- 在测试中获得了92.31%的最终分类准确性.
结论:
- 拟议的自动检测芯片为AMD检测提供了高效和准确的解决方案.
- "切片总和"方法显著降低了计算复杂性,使得基于人工智能的AMD诊断更加可行.
- 设计的模块化允许未来的模型更新和适应性类似的3D成像数据集.
