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[2018年IEEE国际智能与先进系统会议(ICIAS) - 马来西亚吉隆坡(2018年8月13日-14日)] 2018年国际智能与先进系统会议(ICIAS) - 基于深度特征和数据降维的SD-OCT图像分类方法：糖尿病性黄斑水肿应用研究

DOI：10.1109/ICIAS.2018.8540579 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 糖尿病性黄斑水肿（DME）是指由糖尿病视网膜病变（DR）引发的眼部黄斑区细胞外液积聚，若不治疗将导致不可逆视力丧失。本文提出采用基于预训练卷积神经网络（CNN）的模型，通过主成分分析（PCA）和词袋模型（BoW）进行特征降维，对糖尿病性黄斑水肿的光谱域光学相干断层扫描（SD-OCT）图像进行分类。该模型使用新加坡眼科研究所（SERI）获取的SD-OCT数据集进行训练，并分别在切片层面采用8折交叉验证、在体积层面采用留出两名患者的方法进行评估。对于经过预处理的数据，在体积层面获得了96.88%的准确率。
作者： Genevieve C. Y. Chan，Syed A. A. Shah，T. B. Tang，C.-K. Lu，H. Muller，F. Meriaudeau
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

研究预训练CNN模型的深度特征结合特征降维方法（PCA和BoW）对检测糖尿病性黄斑水肿的SD-OCT图像分类性能的影响。

研究成果

所提出的框架结合了预处理、基于AlexNet的深度特征提取、基于PCA的特征降维以及线性SVM分类，在SD-OCT图像的DME检测中实现了高准确率（体积级达到96.88%），在该数据集上优于以往方法。未来工作应探索深度架构的微调及更全面的评估策略。

研究不足

该研究使用了SERI的特定数据集，可能限制了结果的普适性。与PCA相比，词袋模型表现较差，表明特征表征可能存在问题。留二法策略可能无法充分捕捉变异性，未来工作需与微调和特征融合方法进行比较。

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