论文：用于检测视网膜眼底照片中糖尿病性视网膜病变的深度学习算法的开发和验证 《Development and Validation of a Deep Learning Algorithm for...目标：为了应用深度学习来创建一种能通过视网膜眼底照片自动检测糖尿病性视网膜病和糖尿病性黄斑水肿的算法。...主要结果和措施：这种用于检测可发病的糖尿病性视网膜病（RDR/referable diabetic retinopathy，即中度和更糟糕的糖尿病性视网膜病）、可发病的糖尿病性黄斑水肿或同时两者的算法的灵敏度...结论与相关：在这项成人的糖尿病性视网膜眼底照片的评估中，基于深机器学习的算法对可疑糖尿病性视网膜病变检测时具有高灵敏度和特异性。...检测糖尿病性眼病的一种最常见的方法是让专科医生来检查眼后部的图像（图 1），然后再评估疾病是否存在及其严重程度。
Kurmann,Pablo Márquez-Neila,Siqing Yu,Marion Munk,Sebastian Wolf,Raphael Sznitman 摘要：光学相干断层扫描（OCT）是用于检测与年龄相关性黄斑变性等视网膜疾病相关的病理生物标志物的主要成像模式
项目背景 研究表明，各类眼科疾病以及心脑血管疾病会对视网膜血管造成形变、出血等不同程度的影响。随着生活水平的提高，这类疾病的发病率呈现逐年增长的趋势。...临床上，医疗人员能够从检眼镜采集的彩色眼底图像中提取视网膜血管，然后通过对血管形态状况的分析达到诊断这类疾病的目的。...但是，由于受眼底图像采集技术的限制，图像中往往存在大量噪声，再加之视网膜血管自身结构复杂多变，使得视网膜血管的分割变得困难重重。...传统方法中依靠人工手动分割视网膜血管，不仅工作量巨大极为耗时，而且受主观因素影响严重。...但只有40张照片被选取，其中33张没有显示任何糖尿病视网膜病变的迹象，7张显示轻度早期糖尿病视网膜病变的迹象。 AI Studio上已经有DRIVE糖尿病人眼底血管分割数据集了，但是数据量相对较少。
DisplayX检测显示屏： 在购买电脑显示屏，对显示屏的显示效果还是十分关注的，毕竟直接影响了我们的使用体验。 了解最多的可能也就是鲁大师的测试显示屏功能，但是鲁大师这个软件怎么说呢！...个人认为DisplayX是一个十分不错的软件，主要有以下优点： 1）.全中文界面，用法也十分简单； 2）.绿色软件，没有什么捆绑软件； 3）.功能相对齐全，对液晶显示屏简单测试还是足够的。...对于显示屏好坏的标准的话，这里有一些可以借鉴的标准： 1）.坏点、漏光测试是一个重要的点，最让人注意的就是坏点测试； 坏点：让显示器显示各种纯色的图片，就能看出屏幕上是否有像素点显示不正常，有那就是坏点...漏光：观察四周或某个角落有光晕，在显示比较暗的画面时，表现得非常明显。
所谓数字视网膜，即类比于人类视网膜，对传统摄像头乃至视觉计算架构进行演进与革新，从而能够更加智能地支持城市大脑，服务智能安防、城市精细管理等智能应用。...这种模式是长期自然形成的，效率不高：（1）压缩-解压缩和分析过程造成长延迟；（2）对象检测、模式识别和场景理解的准确性较低；（3）低利用率，目前的监控系统是为存储数据并再由人工离线检查而设计，大部分数据在其生存期内始终没有用...我们称之为数字视网膜摄像头(retina-like camera)，简称为数字视网膜(digitalretina)。...段凌宇教授课题组在数字视网膜研究与实践中发现，数字视网膜计算框架下的边缘节点缓存了大量表征模型与无标签数据。...“鸿芯图腾GV9531”是首款支持数字视网膜技术体系的智能芯片，也是首颗AVS2视频编码芯片，它对数字视网膜技术进行了完整的诠释，支持全局统一的时空ID、多层次视网膜表示和模型更新及软件定义，在边缘端实现数字视网膜技术的高能效处理
传统的治疗方法通常依赖于心电图、超声、X射线等大型仪器，可能不久后，会有一种更简单的心脏病检测方法问世。...视网膜图像派上用场 这项成果来自谷歌和其母公司Alphabet旗下的生命科学公司Verily。...研究人员表示，该研究测试结果与欧洲心血管手术危险因素评分系统（SCORE ）检测结果基本一致。 论文摘要 一般来说，医学研究从关联研究开始，然后设计实验验证假设。...检测结果 论文结尾，研究人员给出了系统预测的结果与真实情况的对照信息。我们可以看到，通过AI分析视网膜的结果，与真实情况大致相同。 样本中患者预测年龄57.6岁，实际年龄59.1岁。...△ AI检测结果与实际情况对比 尚不可用 虽然谷歌称其测试与SCORE测试结果相当，但论文中没有与标准等价测试结果的对比说明，所以目前无法确定AI是否真的像医生一样好。
前言 之前写过一篇博文【目标检测】YOLOv5：标签中文显示/自定义颜色，主要从显示端解决目标中文显示的问题。 本文着重从模型角度，从模型端解决目标中文显示问题。...正常print出来也是这些内容，不过model、opt、git三个字典信息显示不全。...在模型信息中，除了包括了模型的结构参数外，还包括了模型的其它信息，类别信息名称为model/names 检测结果中文显示 因此，如果需要在模型端修改类别为中文信息，只需修改model/names里面的内容...# print(model) model['model'].names[1] = '汽车' torch.save(model, "weights/new.pt") 加载新的模型进行检测...git'] = None model['opt'] = None torch.save(model, "weights/new.pt") 可以看到，模型在剔除之后，体积变小，且不影响检测任务的运行
今天将分享视网膜OCT分层提取完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...一、AROI2021介绍 视网膜的光学相干断层扫描 (OCT) 图像不仅提供了结构表示，而且还深入了解新生血管性年龄相关性黄斑变性 (nAMD) 中存在的病理变化。...对 1136 次 B 扫描（24 名患者的 B 扫描总量为 3200 次 B 扫描）标注了视网膜液和层。如果相邻的 B 扫描相似，则跳过注释。...在这些流体中，有以下注释：色素上皮脱离 (PED)、视网膜下液和视网膜下高反射材料（共同标记为 SRF）和视网膜内液 (IRF)。此外，还注释了层之间的四个边界。...视网膜是眼睛内部的一层组织，通常分为十层。
由于其性质，视网膜既可以反映仅限于眼睛的疾病的发生，也可以反映更广泛的生理状况，特别是循环系统和脑部疾病。...定期检查视网膜可以支持在出现任何症状之前早期诊断疾病。早期诊断至关重要，因为早期检测可以防止患者完全视力丧失，并通过及时治疗支持延迟和可能阻止退行性疾病、进行性视网膜萎缩。...早期发现视网膜疾病是预防患者部分或永久失明的最重要手段之一。手动视网膜检查的主要障碍之一是人均缺乏足够数量的合格医务人员来诊断疾病。...尽管如此，它们仍然不够灵活，无法适应同时存在的多种视网膜疾病，这是现实应用中的常见情况。...二、MuReD2022任务 眼底视网膜20类疾病分类。
文章分类在知识拓展笔记专栏： 知识拓展笔记（4）---《数字视网膜与云视觉系统演进》 数字视网膜与云视觉系统演进 高文院士分享了如何利用对神经网络的理解来改进包括城市大脑或智慧城市系统等现有云视觉系统方面存在的一些问题...他们将这一想法称之为数字视网膜。...数字视网膜的定义包括八个基本要素 特征或功能可分为以下三组： 第一组特征是全局统一的时空 ID，包括全网统一的时间以及精确的地理位置两个基本要素； 第二组特征是多层次视网膜表示...随着数字视网膜已实现 1.0 版本，下一步该如何走向 2.0 版本呢？ 答案是：采用脉冲神经网络的思路来做数字视网膜 2.0。...参考：高文《数字视网膜与云视觉系统演进》 文章若有不当和不正确之处，还望理解与指出。由于部分文字、图片等来源于互联网，无法核实真实出处，如涉及相关争议，请联系博主删除。
【新智元导读】据 healio.com 最新报道，IBM Research 采用深度学习，根据国际上临床糖尿病视网膜病变量表，可在20秒内测出病变严重程度，在准确性上取得了最高记录。...每一次检测生成的数据特别多，有 3万到5万张，同时里面有很多不均衡的数据，若想能够自动将这些出血点检测出来，就需要迁移学习技术，很多数据的预处理技术，包括data augmentation或者data
今天将分享视网膜图像血管树提取分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...一、RITE2013介绍 视网膜血管系统是指示眼科疾病的重要结构。然而，虽然存在许多用于分割视网膜血管的方法，但实际上专注于将视网膜血管分成动脉树和静脉树的方法要少得多。...还有一种结构映射方法，首先检测地标，然后使用基于路径的图方法来解决问题。还有使用建模为SAT问题的图来分离动脉树和静脉树。...RITE（视网膜图像血管树提取）是一个专门用于对视网膜眼底图像中的动脉和静脉进行分割或分类的数据库。该数据库的建立基于公共可用的DRIVE数据库，该数据库是一个用于血管提取的数字视网膜图像数据库。...视网膜图像的分割和分类是医学图像处理和计算机视觉领域的重要研究方向，有助于帮助医生诊断和治疗与眼部疾病相关的问题。
视网膜检测市场需求巨大，AI弥补供需缺口 在医学领域，视网膜检测一直被视为一种关键的诊断手段，它不仅关乎眼部健康，更是深入洞察全身疾病的重要窗口。...人工智能视网膜检测，效果显著 那么，鹰瞳Airdoc提供的医疗AI产品具体应用效果如何呢？...4、人工智能视网膜高血压风险预测 高血压是另一种可通过视网膜检测预测的疾病，AI系统能够检测视网膜血管的变化，如血管收缩或血管硬化，这些都是高血压可能引起的症状。...本次项目中，在人工智能高血压风险预测结果显示中高风险的人群中，血压正常高值的检出率为51.9%，说明通过人工智能高血压风险预测，能够较好地评估高血压的风险情况。...在此基础上，鹰瞳Airdoc的AI系统能够生成显示近视程度加深后的眼底照片，使近视程度的加深更加可视化。
203室坐着一位护士，她只为你拍张视网膜照片。很快，旁边一台机器已经显示出检测结果了。 近日，美国食品及药品管理局（FDA）就批准了这样一个无需人类医生把关的检测眼底的AI系统。...这是一个叫IDx-DR的AI软件，能够通过视网膜图片检测眼疾。 没错，AI独立诊断人类眼疾的时代已经到来，从此可以无需人类医生指导了。 ? 人类只需上传图像 IDx-DR的使用方法非常简单。...护士将视网膜相机拍摄到的病人视网膜图像上传到这个系统中，IDx-DR的算法就可以工作了。 首先，它会识别上传的这张图像是否足够高清，之后分析图像判断病人的是否患有糖尿病视网膜病变。...△ 视网膜检测设备 这个IDx-DR的系统准确率如何？在一次涉及900多张视网膜图片的临床试验中，IDx-DR检测糖尿病视网膜病变的准确率达到87%，正确鉴别未患病的准确率达90%。
2 研究成果 2.1 系统简介 作者开发了一种能够分析视网膜眼底图像以检测CKD和T2DM的AI系统（图1a），实现两类任务： （1）预测连续值（包括肾脏功能指数eGFR）的回归任务； （2）进行诊断的二元分类任务...此外，由于患有DR的T2DM个体可以很容易地通过视网膜图像被检测出来，作者在不考虑DR情况下测试了模型性能，结果表明准确性并不严重依赖于ETDRS定义的DR的存在。...2.6 CKD和T2DM预测证据可视化 作者利用集成梯度生成显示图，图6展示了几个有代表性的原始眼底图像及其相应的显著区域图的例子，可以看出模型关注视盘周围的区域、中央黄斑、视网膜血管等，这些区域也通常被眼科医生用来诊断视网膜疾病...此外，CKD和T2DM的显著区域图显示出不同的强调模式（图6d,e)。 ?...这些结果提高了基于AI检测其他具有视网膜表现的系统性疾病的可能性，超出了临床医生的观察能力，与传统的疾病筛查方案相比，也将带来巨大的成本节约。
在今天发表于 JAMA 的论文《用于检测视网膜眼底照片中糖尿病性视网膜病变的深度学习算法的开发和验证（Development and Validation of a Deep Learning Algorithm...这个数据集被用来训练了一个可以检测可诱发糖尿病性视网膜病变的病症的深度神经网络。...图 2显示了算法和眼科医生在包含9,963张图像的验证集上的判断表现。 图 2....目标：为了应用深度学习来创建一种能通过视网膜眼底照片自动检测糖尿病性视网膜病和糖尿病性黄斑水肿的算法。...结论与相关：在这项成人的糖尿病性视网膜眼底照片的评估中，基于深机器学习的算法对可疑糖尿病性视网膜病变检测时具有高灵敏度和特异性。
论文复现之医学图像应用：视网膜血管分割 0.导语 今日研究为继续上次论文中的一个内容：U-Net网络，于是找了一篇经典论文，并学习论文及代码解读。...在学习U-Net网络后，使用U-Net神经网络提取视网膜纹理血管。...2.视网膜血管分割实验 2.1 实验任务 实验任务：使用U-Net神经网络提取纹理血管。 为什么要做这个，有什么实际意义？...临床实验中我们要能够更好的对眼部血管等进行检测、分类等操作，我们首先要做的就是对眼底图像中的血管进行分割，保证最大限度的分割出眼部的血管。从而方便后续对血管部分的操作。...【测试及评估】 python3 src/retinaNN_predict.py 由于服务器上没有可视化页面，所以当调用matlibplot时候，会报如下错误，那么就需要后台运行，不显示！
然而，抗 VEGF 药物的有效性取决于频繁监测、疾病重新激活的早期检测以及现有液体的范围。然而，抗 VEGF 药物的有效性取决于频繁监测、疾病重新激活的早期检测以及现有积液的范围。...OCT 是一种非侵入性方式，除了视网膜病理学之外，还可以获取视网膜和视网膜下层的高分辨率3D横截面体积图像。OCT 采集一系列 2D切片（B 扫描）。...二、RETOUCH2017任务 自动视网膜OCT三种类型积液分割，视网膜内液 (IRF)、视网膜下液（SRF）和色素上皮脱离 (PED) 。...视网膜下液（SRF）对应于视网膜下空间（即神经感觉视网膜和下面的视网膜色素上皮（RPE）之间）透明或富含脂质的渗出物的积累。...下面显示了这三个制造商正常视网膜和黄斑水肿视网膜的典型图像差异性。从上到下：Cirrus、Spectralis、Topcon。
例如，Insloc [11]通过剪裁和合成图像构建目标检测预训练任务来学习目标数据表示。专门用于超分辨率的框架，如HIPA [12] 和 NasmamSR [13]，也常用于表示提取和理解。...在进行定量评估时，作者使用线性检测，全部微调分类，以及基于提示的跨领域零样本分类（以下简称基于提示的OOE-ZSC）。...这种方法允许使用文本特征作为输入，通过图像编码器反向传播并生成突出显示与文本相关区域的热力图。...从实验结果中，作者可以得出与线性检测的结论一致的结论：使用作者策略预训练的模型在每个测试数据集上都表现出卓越的性能。...V-D2 Results on prompt-based OOD-ZSC 表6 显示了基于提示的OO-ZSC性能的结果。从实验结果中，作者可以得出与全量微调任务一致的结论。
DR 是通过目视检查视网膜眼底图像是否存在视网膜病变来诊断的，例如微动脉瘤 (MA)、视网膜内微血管异常 (IRMA)、非灌注区和新生血管。这些病变的检测对于 DR 的诊断至关重要。...随着越来越受欢迎，OCT 血管造影 (OCTA) 能够在微血管水平上非常详细地显示视网膜和脉络膜血管系统 。特别地，扫描源 (SS)-OCTA 还允许对脉络膜脉管系统进行单独评估。...已经有一些工作使用 SS-OCTA 对糖尿病视网膜病变的定性特征进行分级。此外，超宽光学相干断层扫描血管造影成像 (UW-OCTA) 模式显示典型 OCTA 未捕获的视网膜周边病理负担较高。...FA主要用于检测有无新生血管。眼底摄影很难发现早期或小的新生血管病变。FA 是一种侵入性眼底成像，不能用于过敏、怀孕或肝肾功能不佳的患者。...然后进行DR分析，例如病变分割和PDR检测。因此，构建灵活、鲁棒的模型以实现图像质量自动评估、病灶分割和 PDR 检测至关重要。
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