学术研究
基于深度学习的视网膜脱离与玻璃体积血超声图像检测
视网膜脱离(RD)是一种严重的眼科疾病,可能导致永久性视力丧失。在伴有遮挡眼底的玻璃体积血(VH)的情况下,即使使用眼部超声检查也难以诊断RD。本研究开发了一种基于YOLOv5架构的卷积神经网络(CNN),用于B型超声图像中RD和VH的检测。模型训练使用了2,188张图像,并通过1,042张图像进行验证。通过应用包括非锐化掩模在内的图像增强技术,提高了检测准确性。最终模型在五折交叉验证下,对RD、VH及RD合并VH的检测准确率分别达到96.6%、99.2%和98.0%。该深度学习算法在眼部超声图像中检测RD和VH方面表现出高准确性,特别是在伴有遮挡眼底的VH情况下,可作为辅助工具提高诊断效果。
#人工智能#视网膜脱离#玻璃体积血 +1
PubMed Ophthalmology #1/2
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