Key points are not available for this paper at this time.
الجلوكوما هي مرض مزمن ولا رجعة فيه في العين، يؤدي إلى تدهور الرؤية وجودة الحياة. في هذا البحث، نقوم بتطوير بنية تعلم عميق (DL) مع شبكة عصبية تلافيفية للتشخيص التلقائي للجلوكوما. يمكن أن تستنتج أنظمة التعلم العميق، مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، تمثيلًا هرميًا للصور لتمييز أنماط الجلوكوما وغير الجلوكوما من أجل اتخاذ قرارات تشخيصية. تتضمن بنية DL المقترحة ست طبقات متعلمة: أربع طبقات تلافيفية وطبقتين متصلتين بالكامل. تم اعتماد استراتيجيات الإسقاط وزيادة البيانات لتعزيز أداء تشخيص الجلوكوما. تم إجراء تجارب واسعة على مجموعات بيانات ORIGA وSCES. تظهر النتائج منطقة تحت منحنى (AUC) منحنى التشغيل المستقبلي في الكشف عن الجلوكوما بمقدار 0.831 و0.887 في قاعدتي البيانات، وهو أفضل بكثير من الخوارزميات الرائدة. يمكن استخدام الطريقة للكشف عن الجلوكوما.
اجرى تشين وآخرون (السبت) دراسة حول هذا السؤال.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: