眼底项目经验

2024-05-27 22:44
文章标签 项目 经验 眼底

本文主要是介绍眼底项目经验,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

眼底项目经验

    • 可解释性不足问题
    • 眼底项目有多牛逼
    • 可解释性不足解法
    • 数据、算力、算法都免费送
    • 不仅预测当下,还能预测未来
    • 和慢病管理整合,形成一个实时健康检测生态

 


可解释性不足问题

今天下午和腾讯眼底项目人员讨论, 他们不准备做全身性的多疾种, 因为深度学习模型可解释性不足, 就导致决策责任问题。

我放心了, 也好 少一个不差算力、数据、算法、市场的对手。

眼底项目有多牛逼

  • 这个眼底项目,不仅可以看眼睛疾病,还能看全身疾病

  • 而且天花板是1000多种疾病,更有意义的是能看200多种慢病
  • 更牛逼的是,不仅可以看现在有没有得病,还能预测10年后、15年后得病的风险

可解释性不足解法

其实可解释性不足, 是能解决的。

使用SAM病灶组织分割模型,细致分割眼底图片中的关键信息,如血管、视杯盘及关键病灶,如出血、渗出、棉絮斑等,有效提高模型的可解释性,实现从黑盒到白盒的转变。

  • 先多任务深度学习模型:后续采用多任务分类的深度学习模型,提升了对眼底图像的理解和表达能力,但存在可解释性问题。

  • 后SAM病灶组织分割模型:开发了SAM模型,通过精细分割眼底图像中的关键标志物和病灶,增强了模型的可解释性,将“黑盒算法白盒化”。

数据、算力、算法都免费送

这个项目个人也能做。

  • 数据方面:100多万张眼底数据-https://debroon.blog.csdn.net/article/details/137159481、kaggle
  • 算力方面:阿里云注册就送 3 个月 V100,1A100 速度 是 V100 的 155%,1V100 速度 是 P100 的3500%,这个GPU已经很好了
  • 算法方面:YOLOv8(速度、性能好)、Resnet101(基础版本吧)、ResNet2d(左右眼)、SAM,都能直接调用

不仅预测当下,还能预测未来

尽管现状检测的准确率已较高(90%以上),还能用积累的大量眼底图像队列数据,预测患者未来眼底疾病的发展,实现提前干预。

在这里插入图片描述
收集了眼底照片,还有 ICVD(心血管) 十年风险预测模型需要的指标,包括年龄、性别、总胆固醇、BMI、收缩压、糖尿病和吸烟史。

有了这七个指标后,我们通过模型,把每个受试者的ICVD十年风险给计算出来。

计算出来后,我们给每个受试者的眼底照片进行标注,告诉计算机(人工智能)这张照片它对应的十年风险是多少。然后基于这种海量的数据,让机器去深度学习,就构建了从眼底照片直接到ICVD十年风险的关联性。

未来我们只要拍摄眼底照片,通过这个人工智能的模型,就可以快速地、自动地把这个十年风险的得分计算出来。

治未病,让患者提前有意识到要改变生活方式。

这个模式也能应用到其他疾病上。

和慢病管理整合,形成一个实时健康检测生态

这篇关于眼底项目经验的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1008808

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