Efficient Automated Diagnosis of Retinopathy of Prematurity by Customize CNN Models
Farzan Saeedi and Sanaz Keshvari and Nasser Shoeibi
本文包括使用先进的深度学习方法对早产儿视网膜病变(ROP)诊断的深入检查。 我们的重点是改进和评估基于CNN的方法,以实现精确和高效的ROP检测。 我们驾驭数据集策划、预处理策略和模型架构的复杂性,与包括模型有效性、计算成本分析和时间复杂度评估在内的研究目标保持一致。 结果强调了量身定制的CNN模型相对于预先训练的同行的至高无上地位,这体现在更高的准确性和F1分数上。 实施投票制度进一步提高了业绩。 此外,我们的研究揭示了拟议的定制CNN模型在减轻与深度神经网络相关的计算负担方面的潜力。 此外,我们展示了在专用软件和硬件配置中部署这些模型的可行性,突出了其在临床环境中作为有价值的诊断辅助工具的实用性。 总之,我们的话语对ROP诊断做出了重大贡献,揭示了深度学习模型在提高诊断精度和效率方面的功效。
This paper encompasses an in-depth examination of Retinopathy of Prematurity (ROP) diagnosis, employing advanced deep learning methodologies. Our focus centers on refining and evaluating CNN-based approaches for precise and efficient ROP detection. We navigate the complexities of dataset curation, preprocessing strategies, and model architecture, aligning with research objectives encompassing model effectiveness, computational cost analysis, and time complexity assessment. Results underscore the...