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Mixed-decomposed convolutional network:A lightweight yet efficient convolutional neural network for ocular disease recognition

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CAAI Transactions on Intelligence Technology 2024年第2期9卷 319-332页

作者： Xiaoqing Zhang Xiao Wu Zunjie Xiao Lingxi Hu Zhongxi Qiu Qingyang Sun risa higashita Jiang Liu Research Institute of Trustworthy Autonomous Systems and Department of Computer Science and Engineering Southern University of Science and TechnologyShenzhenChina Tomey Corporation NagoyaJapan Guangdong Provincial Key Laboratory of Brain‐inspired Intelligent Computation Department of Computer Science and EngineeringSouthern University of Science and TechnologyShenzhenChina Singapore Eye Research Institute SingaporeSingapore

Eye health has become a global health concern and attracted broad *** the years,researchers have proposed many state-of-the-art convolutional neural networks(CNNs)to assist ophthalmologists in diagnosing ocular diseases efficiently and ***,most existing methods were dedicated to constructing sophisticated CNNs,inevitably ignoring the trade-off between performance and model *** alleviate this paradox,this paper proposes a lightweight yet efficient network architecture,mixeddecomposed convolutional network(MDNet),to recognise ocular *** MDNet,we introduce a novel mixed-decomposed depthwise convolution method,which takes advantage of depthwise convolution and depthwise dilated convolution operations to capture low-resolution and high-resolution patterns by using fewer computations and fewer *** conduct extensive experiments on the clinical anterior segment optical coherence tomography(AS-OCT),LAG,University of California San Diego,and CIFAR-100 *** results show our MDNet achieves a better trade-off between the performance and model complexity than efficient CNNs including MobileNets and ***,our MDNet outperforms MobileNets by 2.5%of accuracy by using 22%fewer parameters and 30%fewer computations on the AS-OCT dataset.

关键词： artificial intelligence deep learning deep neural networks image analysis image classification medical applications medical image processing

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面向白内障识别的临床特征校准注意力网络

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计算机工程与应用 2024年第3期60卷 321-330页

作者：章晓庆肖尊杰赵宇航巫晓东田理沙刘江南方科技大学计算机科学与工程系广东深圳518055 南方科技大学斯发基斯可信自主系统研究院广东深圳518055 Tomey公司日本名古屋451005 南方科技大学广东省类脑智能计算重点实验室广东深圳518055

近年来,卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型已经被广泛用于年龄相关性白内障自动分类任务,然而,鲜有研究工作将年龄相关性白内障的临床先验知识注入卷积神经网络架构设计中,以此来提高年龄相关性白内障的分类效果和改... 详细信息

近年来,卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型已经被广泛用于年龄相关性白内障自动分类任务,然而,鲜有研究工作将年龄相关性白内障的临床先验知识注入卷积神经网络架构设计中,以此来提高年龄相关性白内障的分类效果和改善模型决策过程的可解释性。提出了一种临床特征校准注意力网络(clinical feature recalibration attention network,CFANet)模型用于自动识别年龄相关性白内障严重级别。在CFANet中,设计了一个简单且有效的临床特征校准注意力模块(clinical feature recalibration attention block,CFA),其不仅能对不同临床特征类型进行自适应地加权融合,还通过门控操作符来突出重要通道和抑制不重要通道。在一个核性白内障的眼前节光学相干断层成像影像(anterior segment optical coherence tomography,AS-OCT)数据集和一个公开眼科影像数据集上进行了充分实验,实验结果表明,相较于squeeze-and-excitation network(SENet)、efficient channel network(ECANet)、style-based recalibration module(SRM),CFANet在AS-OCT数据集上的分类准确率至少提升了3.54个百分点,同时在公开的眼科影像数据集上的分类结果比先进的神经网络模型和已发表的研究工作提升了1个百分点以上。此外,还通过可视化方法分析临床特征的权重分布和通道的注意力权重分布来提高该文模型决策过程的可解释性。

关键词：年龄相关性白内障分类眼前节光学相干断层成像临床特征校准注意力模块可解释性卷积神经网络可视化

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Machine Learning for Cataract Classification/Grading on Ophthalmic Imaging Modalities:A Survey

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Machine Intelligence Research 2022年第3期19卷 184-208页

作者： Xiao-Qing Zhang Yan Hu Zun-Jie Xiao Jian-Sheng Fang risa higashita Jiang Liu Research Institute of Trustworthy Autonomous Systems Southern University of Science and TechnologyShenzhen 518055China Department of Computer Science and Engineering Southern University of Science and TechnologyShenzhen 518055China Tomey Corporation Nagoya 4510051Japan Cixi Institute of Biomedical Engineering Ningbo Institute of Materials Technology and EngineeringChinese Academy of SciencesNingbo 315300China Guangdong Provincial Key Laboratory of Brain-inspired Intelligent Computation Southern University of Science and TechnologyShenzhen 518055China

Cataracts are the leading cause of visual impairment and blindness *** the years,researchers have achieved significant progress in developing state-of-the-art machine learning techniques for automatic cataract classification and grading,aiming to prevent cataracts early and improve clinicians′diagnosis *** survey provides a comprehensive survey of recent advances in machine learning techniques for cataract classification/grading based on ophthalmic *** summarize existing literature from two research directions:conventional machine learning methods and deep learning *** survey also provides insights into existing works of both merits and *** addition,we discuss several challenges of automatic cataract classification/grading based on machine learning techniques and present possible solutions to these challenges for future research.

关键词： Cataract classification and grading ophthalmic image machine learning deep learning

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基于眼前节相干光断层扫描成像的核性白内障分类算法

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计算机科学 2022年第3期49卷 204-210页

作者：章晓庆方建生肖尊杰陈浜 risa higashita 陈婉袁进刘江南方科技大学计算机科学与工程系广东深圳518055 中国科学院宁波材料技术与工程研究所慈溪生物医学工程研究所浙江宁波315201 Tomey公司日本名古屋4510051 中山大学中山眼科中心广州510060

白内障是导致视觉损害和致盲的主要眼病,眼前节光学相干断层成像技术(Anterior Segment Optical Coherence Tomography,AS-OCT)具有非接触、高分辨率、检查快速、客观定量化测量等特点,在临床上已经被广泛应用于眼病的诊断。目前缺乏基... 详细信息

白内障是导致视觉损害和致盲的主要眼病,眼前节光学相干断层成像技术(Anterior Segment Optical Coherence Tomography,AS-OCT)具有非接触、高分辨率、检查快速、客观定量化测量等特点,在临床上已经被广泛应用于眼病的诊断。目前缺乏基于眼前节OCT图像的核性白内障分类研究工作,为此提出了一种基于眼前节OCT图像的核性白内障分类算法。首先,利用自适应阈值方法、边缘检测Canny算法和手工校正相结合的方式从眼前节OCT图像中提取晶状体的核性区域;然后,基于图像强度和直方图的特征统计方法提取18个像素特征,并应用皮尔逊相关系数方法分析提取像素特征与核性白内障严重程度之间的相关性;最后,利用随机森林算法构建分类模型,从而得到核性白内障分类结果。在一个眼前节OCT图像数据集上的实验结果表明,所提算法对核性白内障严重程度的分类准确率和召回率分别达到了75.53%和74.04%,具有作为核性白内障临床诊断的定量分析参考工具的潜力。

关键词：白内障眼前节光学相干断层成像晶状体核性区域机器学习随机森林

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生成对抗式网络及其医学影像应用研究综述

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中国图象图形学报 2022年第3期27卷 687-703页

作者：张颖麟胡衍东田理沙刘江南方科技大学深圳518055 TOMEY株式会社名古屋451-0051日本

生成对抗式网络(generative adversarial network,GAN)由负责学习数据分布的生成器和负责鉴别样本真伪的判别器构成,二者在相互对抗过程中互相学习逐渐变强。该网络模型使深度学习方法可以自动学习损失函数,减少了对专家知识的依赖,已... 详细信息

生成对抗式网络(generative adversarial network,GAN)由负责学习数据分布的生成器和负责鉴别样本真伪的判别器构成,二者在相互对抗过程中互相学习逐渐变强。该网络模型使深度学习方法可以自动学习损失函数,减少了对专家知识的依赖,已经广泛应用于自然图像处理领域,对解决医学影像处理的相关瓶颈问题亦具有巨大应用前景。本文旨在找到生成对抗式网络与医学影像领域面临挑战的结合点,通过分析已有工作对未来研究方向进行展望,为该领域研究提供参考。1)阐述了生成对抗式网络的基本原理,从任务拆分、条件约束以及图像到图像的翻译等角度对其衍生模型进行分析回顾;2)对生成对抗式网络在医学影像领域中的数据增广、模态迁移、图像分割以及去噪等方面的应用进行回顾,分析各方法的优缺点与适用范围;3)对现有图像生成质量评估方法进行小结;4)总结生成对抗式网络在医学影像领域的研究进展,并结合该领域问题特性,指出现有理论应用存在的不足与改进方向。生成对抗式网络提出以来,理论不断完善,在医学影像的处理应用中也取得了长足发展,但仍然存在一些亟待解决的问题,包括3维数据合成、几何结构合理性保持、无标记和未配对数据使用以及多模态数据交叉应用等。

关键词：生成对抗式网络(GAN) 医学影像深度学习数据增广模态迁移图像分割图像去噪

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Unscented Kalman filter for a low-cost GNSS/IMU-based mobile mapping application under demanding conditions

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Geodesy and Geodynamics 2024年第2期15卷 166-176页

作者： Mokhamad Nur Cahyadi Tahiyatul Asfihani Hendy Fitrian Suhandri risa Erfianti Department of Geomatics Engineering Institut Teknologi Sepuluh NopemberSurabaya 6011Indonesia Research Center of Marine and Earth Science Technology Directorate of Research and Community ServiceInstitut Teknologi Sepuluh NopemberSurabaya 60111Indonesia Department of Mathematics Institut Teknologi Sepuluh NopemberSurabaya 60111Indonesia Centre of Studies for Surveying Science&Geomatics Universiti Teknologi Mara(UiTM)Shah Alam 40450Malaysia

For the last two decades,low-cost Global Navigation Satellite System(GNSS)receivers have been used in various *** receivers are mini-size,less expensive than geodetic-grade receivers,and in high *** of these outstanding features,low-cost GNSS receivers are potentially poorer hardwares with internal signal processing,resulting in lower *** typically come with low-cost GNSS antenna that has lower performance than their counterparts,particularly for multipath ***,this research evaluated the low-cost GNSS device performance using a high-rate kinematic *** this purpose,these receivers were assembled with an Inertial Measurement Unit(IMU)sensor,which actively transmited data on acceleration and orientation rate during the *** position and navigation parameter data were obtained from the IMU readings,even without GNSS signals via the U-blox F9R GNSS/IMU device mounted on a *** research was conducted in an area with demanding conditions,such as an open sky area,an urban environment,and a shopping mall basement,to examine the device’s *** data were processed by two approaches:the Single Point Positioning-IMU(SPP/IMU)and the Differential GNSS-IMU(DGNSS/IMU).The Unscented Kalman Filter(UKF)was selected as a filtering algorithm due to its excellent performance in handling nonlinear system *** result showed that integrating GNSS/IMU in SPP processing mode could increase the accuracy in eastward and northward components up to 68.28%and 66.64%.Integration of DGNSS/IMU increased the accuracy in eastward and northward components to 93.02%and 93.03%compared to the positioning of standalone *** addition,the positioning accuracy can be improved by reducing the IMU noise using low-pass and high-pass *** application could still not gain the expected position accuracy under signal outage conditions.

关键词： LoW-cost GNSS GNSS/IMU Single Point Positioning-IMU(SPP/IMU) Differential GNSS-IMU(DGNSS/IMU) Unscented Kalman Filter(UKF) Outageconditions

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AS-OCT图像下的自动皮质性白内障分类框架

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计算机系统应用 2022年第12期31卷 10-19页

作者：徐格蕾章晓庆肖尊杰 risa higashita 陈婉袁进刘江南方科技大学深圳518055 Tomey公司名古屋4510051 中山大学广州510060 中国科学院宁波材料技术与工程研究所慈溪生物医学工程研究所宁波315201 广东省类脑智能计算重点实验室深圳518055

白内障是一种主要导致视觉损伤的眼病.早期干预和白内障手术是改善患者视力和生活质量的主要手段.眼前节光学相干断层成像图像(anterior segment optical coherence tomography,AS-OCT)是一种新型眼科图像,其具有非接触、高分辨率、检... 详细信息

白内障是一种主要导致视觉损伤的眼病.早期干预和白内障手术是改善患者视力和生活质量的主要手段.眼前节光学相干断层成像图像(anterior segment optical coherence tomography,AS-OCT)是一种新型眼科图像,其具有非接触、高分辨率、检查快速等特点.在临床上,眼科医生已经逐渐采用AS-OCT图像进行眼科疾病如青光眼的诊断,然而尚未有研究工作利用它进行皮质性白内障(cortical cataract,CC)自动分类.为此,提出了一个基于ASOCT图像的自动皮质性白内障分类框架,由图像预处理、特征提取、特征筛选和分类等4部分组成.首先,利用反光区域去除和对比度增强方法进行图像预处理;紧接着使用灰度共生矩阵(grey level co-occurrence matrix,GLCM)、灰度区域大小矩阵(grey level size zone matrix,GLSZM)和邻域灰度差矩阵(neighborhood grey tone difference matrix,NGTDM)方法从皮质区域提取了22个特征;然后,采用斯皮尔曼相关系数方法对提取的特征进行特征重要性分析并筛除冗余特征;最后利用线性支持向量机方法进行分类.在一个临床AS-OCT图像数据集上的实验结果表明,所提出的皮质性白内障分类框架准确率、召回率、精确率和F1分别达到86.04%,86.18%,88.27%和86.35%,取得与先进的深度学习算法接近的性能,表明其具有作为辅助眼科医生进行皮质性白内障临床诊断工具的潜力.

关键词：皮质性白内障眼前节光学相干断层成像晶状体皮质性区域特征提取机器学习支持向量机

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多区域融合注意力网络模型下的核性白内障分类

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中国图象图形学报 2022年第3期27卷 948-960页

作者：章晓庆肖尊杰东田理沙陈婉胡衍袁进刘江南方科技大学计算机科学与工程系深圳518055 TOMEY株式会社名古屋451-0051日本中山大学中山眼科中心广州510060 中国科学院宁波材料技术与工程研究所慈溪生物医学工程研究所宁波315201 广东省类脑智能计算重点实验室深圳518055

目的核性白内障是主要致盲和导致视觉损害的眼科疾病,早期干预和白内障手术可以有效改善患者的视力和生活质量。眼前节光学相干断层成像图像(anterior segment optical coherence tomography,AS-OCT)能够非接触、客观和快速地获取白内... 详细信息

目的核性白内障是主要致盲和导致视觉损害的眼科疾病,早期干预和白内障手术可以有效改善患者的视力和生活质量。眼前节光学相干断层成像图像(anterior segment optical coherence tomography,AS-OCT)能够非接触、客观和快速地获取白内障混浊信息。临床研究已经发现在AS-OCT图像中核性白内障严重程度与核性区域像素特征,如均值存在强相关性和高可重复性。但目前基于AS-OCT图像的自动核性白内障分类工作较少且分类结果还有较大提升空间。为此,本文提出一种新颖的多区域融合注意力网络(multi-region fusion attention network,MRA-Net)对AS-OCT图像中的核性白内障严重程度进行精准分类。方法在提出的多区域融合注意力模型中,本文设计了一个多区域融合注意力模块(multi-region fusion attention,MRA),对不同核性区域特征表示进行融合来增强分类结果;另外,本文验证了以人和眼为单位的AS-OCT图像数据集拆分方式对核性白内障分类结果的影响。结果在一个自建的AS-OCT图像数据集上结果表明,本文模型的总体分类准确率为87.78%,比对比方法至少提高了1%。在10种分类算法上的结果表明:以眼为单位的AS-OCT数据集优于以人为单位的AS-OCT数据集的分类结果,F1和Kappa评价指标分别最大提升了4.03%和8%。结论本文模型考虑了特征图不同区域特征分布的差异性,使核性白内障分类更加准确;不同数据集拆分方式的结果表明,考虑到同一个人两只眼的核性白内障严重程度相似,建议白内障的AS-OCT图像数据集拆分以人为单位。

关键词：核性白内障分类眼前节光学相干断层成像图像(AS-OCT) 多区域融合注意力模块深度学习核性区域

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人工智能在青光眼诊断中的研究进展

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眼科新进展 2023年第6期43卷 500-504页

作者：杨丽丹李青蒨陈倩茵马红婕东田理沙林迪林晨中南大学爱尔眼科学院湖南省长沙市410035 盐田区人民医院眼科广东省深圳市518081 暨南大学附属广州爱尔眼科医院广东省广州市510040 南方科技大学计算机科学与工程系广东省深圳市518055 天津大学计算机科学与技术学院天津市300072 深圳市人民医院眼科广东省深圳市518020

近年来,随着以深度学习(DL)为代表的人工智能(AI)技术发展,为眼科领域带来了新的研究手段,提高了眼科疾病的筛查和诊断水平。目前,AI对糖尿病视网膜病变、白内障、早产儿视网膜病变、角膜炎等多种疾病的诊断效率较高。在青光眼方面,AI... 详细信息

近年来,随着以深度学习(DL)为代表的人工智能(AI)技术发展,为眼科领域带来了新的研究手段,提高了眼科疾病的筛查和诊断水平。目前,AI对糖尿病视网膜病变、白内障、早产儿视网膜病变、角膜炎等多种疾病的诊断效率较高。在青光眼方面,AI可用于分析眼底彩色照相、光学相干断层扫描(OCT)、视野等多模态影像综合评估结构及功能改变,从而提高青光眼的诊断水平。本文主要对AI在青光眼诊断中的研究进展进行综述,探讨其优势和现阶段的局限性。

关键词：青光眼人工智能深度学习

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Current perspectives of viral hepatitis

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World Journal of Gastroenterology 2024年第18期30卷 2402-2417页

作者： Daisuke Usuda Yuki Kaneoka Rikuo Ono Masashi Kato Yuto Sugawara Runa Shimizu Tomotari Inami Eri Nakajima Shiho Tsuge Riki Sakurai Kenji Kawai Shun Matsubara risa Tanaka Makoto Suzuki Shintaro Shimozawa Yuta Hotchi Ippei Osugi risa Katou Sakurako Ito Kentaro Mishima Akihiko Kondo Keiko Mizuno Hiroki Takami Takayuki Komatsu Tomohisa Nomura Manabu Sugita Department of Emergency and Critical Care Medicine Juntendo University Nerima HospitalNerima 177-8521TokyoJapan Department of Sports Medicine Faculty of MedicineJuntendo UniversityBunkyo 113-8421TokyoJapan

Viral hepatitis represents a major danger to public health,and is a globally leading cause of *** five liver-specific viruses:Hepatitis A virus,hepatitis B virus,hepatitis C virus,hepatitis D virus,and hepatitis E virus,each have their own unique epidemiology,structural biology,transmission,endemic patterns,risk of liver complications,and response to antiviral *** remain few options for treatment,in spite of the increasing prevalence of viral-hepatitiscaused liver ***,chronic viral hepatitis is a leading worldwide cause of both liver-related morbidity and mortality,even though effective treatments are available that could reduce or prevent most patients’*** 2016,the World Health Organization released its plan to eliminate viral hepatitis as a public health threat by the year 2030,along with a discussion of current gaps and prospects for both regional and global eradication of viral ***,treatment is sufficiently able to prevent the disease from reaching advanced ***,future therapies must be extremely safe,and should ideally limit the period of treatment necessary.A better understanding of pathogenesis will prove beneficial in the development of potential treatment strategies targeting infections by viral *** review aims to summarize the current state of knowledge on each type of viral hepatitis,together with major innovations.

关键词： Hepatitis A virus Hepatitis B virus Hepatitis C virus Hepatitis D virus Hepatitis E virus Current perspectives

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