Widen the Applicability of a Convolutional Neural-Network-Assisted Glaucoma Detection Algorithm of Limited Training Images across Different Datasets
Rattachement africain : tw, us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Automated glaucoma detection using deep learning may increase the diagnostic rate of glaucoma to prevent blindness, but generalizable models are currently unavailable despite the use of huge training datasets. This study aims to evaluate the performance of a convolutional neural network (CNN) classifier trained with a limited number of high-quality fundus images in detecting glaucoma and methods to improve its performance across different datasets. A CNN classifier was constructed using EfficientNet B3 and 944 images collected from one medical center (core model) and externally validated using three datasets. The performance of the core model was compared with (1) the integrated model constructed by using all training images from the four datasets and (2) the dataset-specific model built by fine-tuning the core model with training images from the external datasets. The diagnostic accuracy of the core model was 95.62% but dropped to ranges of 52.5-80.0% on the external datasets. Dataset-specific models exhibited superior diagnostic performance on the external datasets compared to other models, with a diagnostic accuracy of 87.50-92.5%. The findings suggest that dataset-specific tuning of the core CNN classifier effectively improves its applicability across different datasets when increasing training images fails to achieve generalization.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Widen the Applicability of a Convolutional Neural-Network-Assisted Glaucoma Detection Algorithm of Limited Training Images across Different Datasets
- Date Crossref
- 03/06/2022
- Éditeur
- MDPI AG
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
National Yang Ming Chiao Tung University Institute of Statistics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Taipei Veterans General Hospital Department of Ophthalmology pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
-
Fu Jen Catholic University Program of Artificial intelligence & Information Security pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Cheng Hsin General Hospital Department of Ophthalmology pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
-
University of Michigan pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Faculty of Medicine pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
College of Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Institute of Statistics — National Yang Ming Chiao Tung University, Department of Ophthalmology — Taipei Veterans General Hospital et Program of Artificial intelligence & Information Security — Fu Jen Catholic University, avec 4 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.