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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.7
- 수록면
- 701 - 704 (4page)
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Accurate diagnosis of ophthalmic disease is crucial for effective treatment and management. However, achieving precise classification of disease within Optical Coherence Tomography (OCT) images poses significant challenges. In this study, we propose a deep learning-based approach with preprocessing techniques to enhance the accuracy of ophthalmic disease diagnosis. Specifically, we compare the performance of three convolutional neural network architectures, namely DenseNet121, MobilenetV2, and EfficientNetB3, in classifying OCT images. To address the issue of limited data and imbalanced datasets, we performed various data preprocessing techniques, such as Histogram Equalization, Hough Circle Transform, and Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE). These preprocessing techniques effectively enhance the robustness and generalization capability of our deep learning models, contributing to improved accuracy in ophthalmic disese diagnosis. Our results show that the EfficientnetB3 model achieved the highest accuracy of 96.20%, demonstrating the potential of our proposed approach to improve diagnosis and treatment of ophthalmic diseases.
목차
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 실험 결과
4. 결론 및 향후 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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