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糖尿病视网膜病变研究的基准:分割、分级和可转移性( A Benchmark for Studying Diabetic Retinopathy: Segmentation, Grading, and Transferability )
Y Zhou B Wang L Huang S Cui L Shao
糖尿病患者有患糖尿病视网膜病变(DR)的风险。当高血糖水平导致视网膜血管受损时，这种疾病就会发生。由于深度学习的巨大成功，计算机辅助DR诊断是DR早期发现和严重程度分级的一个很有前途的工具。然而，由于缺乏具有一致和细粒度注释的训练数据，目前大多数DR诊断系统并没有达到令人满意的性能或可解释性。为了解决这个问题，我们构造了一个包含2842幅图像的大型细粒度注释DR数据集(FGADR)。该数据集有1,842幅图像，具有像素级DR相关病变注释，以及1,000幅图像，具有图像级标签，由6名经董事会认证的眼科医生分级，具有内部评分者一致性。建议的数据集将使DR诊断的广泛研究成为可能。我们设置了三个基准任务进行评估：1。DR病灶分割；2.联合分类分割的DR分级；3.迁移学习用于眼部多病种识别。此外，本文还提出了一种新的归纳迁移学习方法。在我们的FGADR数据集上使用不同的最新方法进行了广泛的实验，这些数据集可以作为未来研究的基线。
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