基于深度学习的超广角眼底成像可转诊糖尿病视网膜病变和黄斑水肿检测
图像与视频处理
2024-09-20 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
糖尿病视网膜病变和糖尿病黄斑水肿是糖尿病的重要并发症，可导致视力丧失。通过超广角眼底成像进行早期检测可改善患者预后，但在图像质量和分析规模方面存在挑战。本文介绍了在MICCAI 2024 UWF4DR挑战赛框架内，用于自动化UWF图像分析的深度学习解决方案。我们详细介绍了三个任务的方法和结果：图像质量评估、可转诊DR检测和DME识别。采用EfficientNet和ResNet等先进的卷积神经网络架构，结合预处理和增强策略，我们的模型在这些任务中表现出色。结果表明，深度学习可以显著辅助UWF图像的自动化分析，有望提高临床环境中DR和DME检测的效率和准确性。
引用
@article{arxiv.2409.12854,
title = {Deep Learning-Based Detection of Referable Diabetic Retinopathy and Macular Edema Using Ultra-Widefield Fundus Imaging},
author = {Philippe Zhang and Pierre-Henri Conze and Mathieu Lamard and Gwenolé Quellec and Mostafa El Habib Daho},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.12854},
year = {2024}
}