Приветствую, сообщество Skychain! Мы запустили шестую ИНС в Skychain Alpha, доступную для публичного тестирования — это ИИ для распознавания заболеваний сетчатки.
ИНС для обнаружения заболеваний сетчатки используетоптическую когерентную томографию сетчатки (ОКТ)изображения для распознавания заболевания.
ОКТ – это метод визуализации, используемый для захвата поперечных срезов сетчатки живых пациентов с высоким разрешением.
Данные
Skychain использовала набор данных оптической когерентной томографии (ОКТ), доступный на Kaggle. Содержащиеся в нем изображения были отобраны из ретроспективных когорт взрослых пациентов Института глаза Шили Калифорнийского университета в Сан-Диего, Калифорнийского фонда исследований сетчатки, Медицинского центра офтальмологии, Первой народной больницы Шанхая и Пекинского глазного центра Тунжэнь в период с 1 июля. , 2013 г. и 1 марта 2017 г.
Имеется 84 484 изображения ОКТ сетчатки глаза, классифицированные по 4 категориям:
- НОРМАЛЬНЫЙ — изображения сетчатки глаза в норме;
- CNV — изображения хориоидальной неоваскуляризации;
Хориоидальная неоваскуляризация включает рост новых кровеносных сосудов, которые берут начало из сосудистой оболочки через разрыв мембраны Бруха в субретинальный пигментный эпителий или субретинальное пространство. CNV является основной причиной потери зрения.
3.DME — изображения диабетического макулярного отека
Диабетический макулярный отек — это скопление жидкости в макуле — части сетчатки, которая контролирует наши способности к детальному зрению — из-за протечки кровеносных сосудов. Это одна из наиболее распространенных причин потери зрения в промышленно развитых странах.
4. ДРУЗЫ — изображения друз диска зрительного нерва.
Друзы диска зрительного нерва представляют собой глобулы мукопротеинов и мукополисахаридов, которые постепенно кальцифицируются в диске зрительного нерва. Они могут быть связаны с потерей зрения различной степени, иногда приводящей к слепоте.
Модель ИНС
В качестве модели глубокого обучения для классификации использовалась модифицированная версия VGG16 сверточной нейронной сети. Мы заменили последний полносвязный слой на слой с четырьмя выходами. Мы также пробовали другие модели, такие как DenseNet169, ResNet, Inception-v3, ShuffleNet, но ни одна из них не была хороша. как VGG16. В качестве функции потерь использовалась взвешенная перекрестная энтропия.
Результаты
После обучения модели глубокого обучения мы достигли точности 96,88 % для обучающего набора данных и точности 99,9 % для проверочного набора данных. После построения кривой ROC площадь под кривой ROC(AUROC) составила 99%.
Ниже приведены некоторые примеры прогнозов ИНС с использованием ОКТ-изображений сетчатки. Он создает тепловые карты, чтобы выделить сомнительные области.
Протестируйте эту и другие нейронные сети в Skychain Alpha.
Официальный сайт Skychain Global: https://skychain.global.
Присоединяйтесь к Skychain Global в социальных сетях: Twitter, Facebook, Telegram, YouTube, Instagram.
