Segmentación morfológica y clasificación de niveles para la retinopatía diabética e hipertensiva mediante imágenes oftálmicas y redes convolucionales

María C. Niño, Darwin E. Martínez
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Abstract

El objetivo principal de esta investigación es realizar la segmentación y clasificación de imágenes de fondo de retina con retinopatía diabética e hipertensiva. Se propuso una combinación de una red convolucional UNet y una ConvNet para la segmentación de máscara de vasos y la clasificación de retinopatía, respectivamente. El proceso de clasificación se basa en diez clases definidas, donde los valores que van del 0 al 4 representan la retinopatía diabética y los valores del 5 al 9 corresponden a la retinopatía hipertensiva. Los resultados aproximados en la segmentación fueron índices Jaccard de 74%, F1 de 85% y un Accuracy de 96%, y en la clasificación un Accuracy de 80%.
利用眼科成像和卷积网络对糖尿病和高血压视网膜病变进行形态分割和级别分类
这项研究的主要目的是对患有糖尿病和高血压视网膜病变的视网膜眼底图像进行分割和分类。研究人员建议将 UNet 卷积网络和 ConvNet 结合起来,分别用于血管掩膜分割和视网膜病变分类。分类过程基于 10 个已定义的类别,其中 0 到 4 的值代表糖尿病视网膜病变,5 到 9 的值对应高血压视网膜病变。分割的近似结果是 Jaccard 指数为 74%,F1 为 85%,准确率为 96%;分类的准确率为 80%。
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