DiaRet：基于浏览器的集成梯度糖尿病视网膜病变分级应用
图像与视频处理
2021-08-17 v4 计算机视觉与模式识别
摘要
长期糖尿病患者常罹患糖尿病视网膜病变（DR），导致人眼视网膜发生变化，在极端情况下可能导致视力丧失。本研究的目的有两方面：(a) 创建训练用于对已退化的视网膜眼底图像进行分级的深度学习模型；(b) 创建一个基于浏览器的应用程序，通过突出眼底图像的关键特征来辅助诊断流程。在这项研究工作中，我们基于光传输扰动、图像模糊和视网膜伪影插入的多种不同组合对图像进行退化，从而模拟受失真困扰的图像。我们训练了 InceptionV3、ResNet-50 和 InceptionResNetV2，并用于根据严重程度对视网膜眼底图像进行分类，随后进一步用于创建基于浏览器的应用程序，该程序在输入图像上实现积分梯度（IG）归因掩码，并展示模型做出的预测以及每个类别的关联概率。
引用
@article{arxiv.2103.08501,
title = {DiaRet: A browser-based application for the grading of Diabetic Retinopathy with Integrated Gradients},
author = {Shaswat Patel and Maithili Lohakare and Samyak Prajapati and Shaanya Singh and Nancy Patel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.08501},
year = {2021}
}
备注
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