面向智能手机角膜地形图的圆锥角膜分类器
图像与视频处理
2022-05-11 v1 计算机视觉与模式识别
计算机与社会
摘要
圆锥角膜是一种导致角膜变形的严重眼疾。它影响10-25岁人群，是该年龄段致盲的首要原因。角膜地形图是圆锥角膜诊断的金标准。这是一种使用名为角膜地形图的昂贵且笨重医疗设备进行的非侵入性过程。这使其对广大人群尤其是全球南方难以普及。已提出低成本基于智能手机的角膜地形图仪（如SmartKC）以使圆锥角膜诊断可及。与医用级地形图仪类似，SmartKC输出曲率热图与定量指标，需由医生评估以诊断圆锥角膜。对这些热图与定量值进行自动评估的方案，可在无医生地区筛查圆锥角膜中发挥关键作用。本工作中，我们提出一种双头卷积神经网络（CNN）用于对SmartKC生成的热图分类圆锥角膜。由于SmartKC为新设备且仅有小数据集（114样本），我们开发了2阶段迁移学习策略——使用从医用级地形图仪收集的历史数据与SmartKC数据子集——以满意地训练网络。结合我们特定领域的数据增强，达到了91.3%的灵敏度与94.2%的特异度。
引用
@article{arxiv.2205.03702,
title = {Keratoconus Classifier for Smartphone-based Corneal Topographer},
author = {Siddhartha Gairola and Pallavi Joshi and Anand Balasubramaniam and Kaushik Murali and Nipun Kwatra and Mohit Jain},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.03702},
year = {2022}
}
备注
4 pages