![](/images/graphics-bg.png)
Severity Classification of Conjunctival Hyperaemia by Deep Neural Network Ensembles
المؤلفون المشاركون
Masumoto, Hiroki
Tabuchi, Hitoshi
Yoneda, Tsuyoshi
Nakakura, Shunsuke
Ohsugi, Hideharu
Sumi, Tamaki
Fukushima, A.
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-06-02
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Conjunctival hyperaemia is a common clinical ophthalmological finding and can be a symptom of various ocular disorders.
Although several severity classification criteria have been proposed, none include objective severity criteria.
Neural networks and deep learning have been utilised in ophthalmology, but not for the purpose of classifying the severity of conjunctival hyperaemia objectively.
To develop a conjunctival hyperaemia grading software, we used 3700 images as the training data and 923 images as the validation test data.
We trained the nine neural network models and validated the performance of these networks.
We finally chose the best combination of these networks.
The DenseNet201 model was the best individual model.
The combination of the DenseNet201, DenseNet121, VGG19, and ResNet50 were the best model.
The correlation between the multimodel responses, and the vessel-area occupied was 0.737 (p<0.01).
This system could be as accurate and comprehensive as specialists but would be significantly faster and consistent with objective values.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Masumoto, Hiroki& Tabuchi, Hitoshi& Yoneda, Tsuyoshi& Nakakura, Shunsuke& Ohsugi, Hideharu& Sumi, Tamaki…[et al.]. 2019. Severity Classification of Conjunctival Hyperaemia by Deep Neural Network Ensembles. Journal of Ophthalmology،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1186221
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Masumoto, Hiroki…[et al.]. Severity Classification of Conjunctival Hyperaemia by Deep Neural Network Ensembles. Journal of Ophthalmology No. 2019 (2019), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1186221
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Masumoto, Hiroki& Tabuchi, Hitoshi& Yoneda, Tsuyoshi& Nakakura, Shunsuke& Ohsugi, Hideharu& Sumi, Tamaki…[et al.]. Severity Classification of Conjunctival Hyperaemia by Deep Neural Network Ensembles. Journal of Ophthalmology. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1186221
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1186221
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)