Sergio Romero-Tapiador

深度学习模型在分析视网膜图像方面展现出潜力

研究人员探索了使用深度学习模型，包括卷积神经网络、视觉Transformer和基础模型，来分析超广角（UWF）视网膜图像。该研究侧重于三个任务：评估UWF图像质量、识别可转诊的糖尿病视网膜病变（RDR）和检测糖尿病黄斑水肿（DME）。通过利用UWF4DR挑战数据集，研究团队在空间域和频率域对各种架构进行了基准测试，并结合了特征级融合以增强鲁棒性，同时使用Grad-CAM进行模型可解释性分析。