學(xué)術(shù)不端文獻(xiàn)論文查重檢測系統(tǒng) 多語種 圖文 高校 期刊 職稱 查重 抄襲檢測系統(tǒng)
在青光眼檢測方面也有人開發(fā)了深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)來直接鑒別青光眼。 然而,這些方法主要集中在研究視盤區(qū)域有限的上下文信息,而忽視了整個(gè)眼底圖像的全局信息。 視盤區(qū)域的裁切也影響了篩查的準(zhǔn)確度。
為了自動(dòng)篩查青光眼,人們研究出了一些基于度量的方法,首先分割出主要的圖像結(jié)構(gòu)(包含視杯(optic cup)和視盤(optic cup)),然后計(jì)算一些度量參數(shù)值來判斷。 然而這些方法嚴(yán)重依賴于分割的精度,而分割的精度又容易受到一些因素干擾很難控制。 近年來基于學(xué)習(xí)的方法逐漸得到了發(fā)展,主要是學(xué)習(xí)眼底圖像的各種可視化的特征,然后根據(jù)訓(xùn)練好的分類器來對(duì)青光眼進(jìn)行篩查。 根據(jù)提取的可視化圖像特征,又可以挖掘出更多的相關(guān)信息,進(jìn)一步豐富了臨床數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)技術(shù)近年來被證明在很多計(jì)算機(jī)視覺的領(lǐng)域都取得了良好的成效,在醫(yī)學(xué)圖像分析領(lǐng)域也是如此。 舉例來說,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)通過學(xué)習(xí)分層的特征,在眼底血管檢測方面效果顯著。 在青光眼檢測方面也有人開發(fā)了深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)來直接鑒別青光眼。
原論文: Fu, Huazhu , et al. "Disc-aware Ensemble Network for Glaucoma Screening from Fundus Image." IEEE Transactions on Medical Imaging (2018):1-1. 青光眼是一種能夠致盲的常見眼病,并且具有不可逆性。 因此早期的診斷和治療對(duì)于提高患者的生活質(zhì)量有至關(guān)重要的作用。
閉角型青光眼患者的臨床特征可通過前房角鏡觀察獲得。 前房角鏡是一個(gè)簡單的,手持式鏡面反射裝置,放置在患者眼睛上后,再通過裂隙燈生物顯微鏡檢查房角(圖5)。 隨著房角鏡動(dòng)態(tài)變化,檢查者能夠確定周邊前粘連(虹膜和小梁之間的粘連)是否存在。