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Shereen A Hussein1, Ahd A Farouk2, Mary Monir Saeid2

  • 1Department of Computer Science, Faculty of Computers and Artificial Intelligence, Fayoum University, Fayoum, Egypt. Sam26@fayoum.edu.eg.

Scientific reports
|December 7, 2025
PubMed
概括
此摘要是机器生成的。

深度学习模型从 fundus 图像准确地分类多种视网膜疾病. 这种自动化方法有助于眼科医生,在检测糖尿病视网膜病变,白内障和绿内障等疾病方面达到98.2%的准确性.

关键词:
人工神经网络的人工神经网络分类 分类 分类 分类.基金图片 基金图片医学影像诊断诊断 医学影像诊断预先定义的模型.视网膜疾病 视网膜疾病

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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:

  • 视网膜疾病对视力构成重大威胁,可能导致失明.
  • 早期和准确的诊断对于有效的治疗和管理至关重要.
  • 自动诊断工具可以帮助眼科医生,提高医疗保健的效率.

研究的目的:

  • 开发和评估一个深度学习模型,用于使用 fundus 图像进行视网膜疾病的自动化多类分类.
  • 为了比较不同深度学习架构和特征提取技术的性能.

主要方法:

  • 一个平衡的基底图像数据集是从多个来源策划的.
  • 使用了包括人工神经网络 (ANN) 和转移学习 (MobileNetV2,DenseNet121) 在内的深度学习技术.
  • 使用主要组件分析 (PCA) 和离散波形转换 (DWT) 进行了特征提取和维度减小.

主要成果:

  • 拟议的深度学习模型在分类视网膜疾病方面实现了98.2%的峰值准确性.
  • 通过将ANN与MobileNetV2/DenseNet121架构,PCA和DWT相结合,可以获得最佳的性能.
  • 该模型成功地区分了健康的眼睛和患有糖尿病视网膜病变,白内障和绿内障的眼睛.

结论:

  • 深度学习为自动视网膜疾病分类提供了高度准确和高效的方法.
  • 开发的模型显示了支持眼科临床决策的巨大潜力.
  • 这种人工智能驱动的方法可以提高早期检测和管理视力威胁的视网膜疾病.