Automatic glaucoma classification using color fundus images based on convolutional neural networks and transfer learning
Autor/a
Gómez-Valverde, Juan J.
Antón López, Alfonso
Fatti, Gianluca
Liefers, Bart
Herranz, Alejandra
Santos, Andrés
Sánchez, Clara I.
Ledesma-Carbayo, María J.
Data de publicació
2019-02-01ISSN
2156-7085
Resum
Glaucoma detection in color fundus images is a challenging task that requires expertise and years of practice. In this study we exploited the application of different Convolutional Neural Networks (CNN) schemes to show the influence in the performance of relevant factors like the data set size, the architecture and the use of transfer learning vs newly defined architectures. We also compared the performance of the CNN based system with respect to human evaluators and explored the influence of the integration of images and data collected from the clinical history of the patients. We accomplished the best performance using a transfer learning scheme with VGG19 achieving an AUC of 0.94 with sensitivity and specificity ratios similar to the expert evaluators of the study. The experimental results using three different data sets with 2313 images indicate that this solution can be a valuable option for the design of a computer aid system for the detection of glaucoma in large-scale screening programs.
Tipus de document
Article
Versió del document
Versió acceptada
Llengua
Anglès
Matèries (CDU)
61 - Medicina
617 - Cirurgia. Ortopèdia. Oftalmologia
Paraules clau
Glaucoma
Ulls--Malalties
Ojos--Enfermedades
Eye--Diseases
Oftalmologia
Ophthalmology
Oftalmología
Pàgines
22
Publicat per
Optical Society of America
Col·lecció
10;2
Publicat a
Biomedical Optics Express
Citació
Gómez-Valverde, Juan J.; Antón López, Alfonso; Fatti, Gianluca; Liefers, Bart; Herranz, Alejandra; Santos, Andrés; Sánchez, Clara I.; Ledesma-Carbayo, María J. «Automatic glaucoma classification using color fundus images based on convolutional neural networks and transfer learning». Biomedical Optics Express, 2019, vol. 10, núm. 2, p. 892-913. Disponible en: <https://www.osapublishing.org/boe/abstract.cfm?uri=boe-10-2-892>. Fecha de acceso: 26 sept. 2019. DOI: https://doi.org/10.1364/BOE.10.000892
Aquest element apareix en la col·lecció o col·leccions següent(s)
- Ciències de la Salut [725]
Drets
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Els següents fitxers sobre la llicència estan associats a aquest element:
Excepte que s'indiqui una altra cosa, la llicència de l'ítem es descriu com http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/