Hyppää sisältöön
    • Suomeksi
    • På svenska
    • In English
  • Suomeksi
  • In English
  • Kirjaudu
Näytä aineisto 
  •   Etusivu
  • LUTPub
  • Diplomityöt ja Pro gradu -tutkielmat
  • Näytä aineisto
  •   Etusivu
  • LUTPub
  • Diplomityöt ja Pro gradu -tutkielmat
  • Näytä aineisto
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Weakly supervised learning for retinal lesion detection

Sayamov, Sergey (2019)

Katso/Avaa
M.Sc. thesis project (18.08Mb)
Lataukset: 


Diplomityö

Sayamov, Sergey
2019

School of Engineering Science, Laskennallinen tekniikka

Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2019052717415

Tiivistelmä

Diabetic retinopathy (DR), a complication of long-term diabetes, is a common cause of visual impairment. Accurate detection of the lesions in retinal images is crucial for its opportune prevention in clinical practice. However, this task is time-consuming for ophthalmologists, so there is a need for automatic methods. Furthermore, such methods are typically trained in weakly supervised way, to compensate for small amount of full annotated data. The purpose of this work is to develop an effective algorithm for detecting retinal lesions, when only image-level labels and coarse masks are available, with minimal manual feature extraction. The dataset under consideration is DiaRetDB1, however, the IDRiD dataset is also utilised for comparison and algorithms' evaluation. The metrics for 3 types of lesions are reported, in particular the ROC AUC of 0.86 and PR AUC of 0.08 at pixel-level are reported for microaneurysms.
Kokoelmat
  • Diplomityöt ja Pro gradu -tutkielmat [12466]
LUT-yliopisto
PL 20
53851 Lappeenranta
Ota yhteyttä | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste
 

 

Tämä kokoelma

JulkaisuajatTekijätNimekkeetKoulutusohjelmaAvainsanatSyöttöajatYhteisöt ja kokoelmat

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy
LUT-yliopisto
PL 20
53851 Lappeenranta
Ota yhteyttä | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste