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Computer-aided diagnosis of retinopathy based on vision transformer

Journal of Innovative Optical Health Sciences 2022年第2期15卷 49-57页

作者： zhencun jiang Lingyang Wang Qixin Wu Yilei Shao Meixiao Shen Wenping jiang Cuixia Dai Shanghai Institute of Technology 100 Haiquan Road Shanghai 201418China School of Ophthalmology and Optometry Wenzhou Medical University Xueyuan Road 270 WenzhouZhejiang 325027China

Age-related Macular Degeneration(AMD)and Diabetic Macular Edema(DME)are two com-mon retinal diseases for elder people that may ultimately cause irreversible *** and accurate diagnosis is essential for the treatment of these *** recent years,computer-aided diagnosis(CAD)has been deeply investigated and effectively used for rapid and early *** this paper,we proposed a method of CAD using vision transformer to analyze optical co-herence tomography(OCT)images and to automatically discriminate AMD,DME,and normal eyes.A classification accuracy of 99.69%was *** the model pruning,the recognition time reached 0.010 s and the classification accuracy did not *** with the Con-volutional Neural Network(CNN)image classification models(VGG16,Resnet50,Densenet121,and EfficientNet),vision transformer after pruning exhibited better recognition *** show that vision transformer is an improved alternative to diagnose retinal diseases more accurately.

关键词： Vision transformer OCT image classi¯cation retinopathy computer-aided diagnosis model pruning

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基于XGBoost的心力衰竭死亡风险评价模型及其应用

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现代电子技术 2022年第8期45卷 155-158页

作者：蒋文萍蒋珍存董正心上海应用技术大学电气与电子工程学院上海201418 上海交通大学电子信息与电气工程学院上海201418

为减少因防控不及时导致心力衰竭患者死亡的风险,文中建立一种基于XGBoost的心力衰竭患者死亡风险评价模型,以预测心力衰竭患者未来一年的死亡风险。从患者基本信息和医学检验信息角度分析影响心力衰竭患者死亡风险的因素,应用XGBoost... 详细信息

为减少因防控不及时导致心力衰竭患者死亡的风险,文中建立一种基于XGBoost的心力衰竭患者死亡风险评价模型,以预测心力衰竭患者未来一年的死亡风险。从患者基本信息和医学检验信息角度分析影响心力衰竭患者死亡风险的因素,应用XGBoost算法建立心力衰竭患者死亡风险预测模型,并使用加拿大多伦多克雷比勒研究所提供的心力衰竭患者临床数据集对模型进行训练和测试。实验结果表明,基于XGBoost的心力衰竭患者死亡风险预测模型在测试集上的MCC为80.78%,ACC为93.33%,AUC为88.20%,F1-score为84.62%。相较于随机森林、支持向量机、梯度提升法这三种算法,文中XGBoost算法在心力衰竭患者死亡风险预测问题上的各项评价指标数据都较为优异,说明所建立的模型有更好的预测能力,可用于实际临床预测。

关键词：心力衰竭 XGBoost算法死亡风险评价预测建模模型训练模型测试

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