Method for identifying ocular pathologies using a standard CNN network and introducing the use of explainability using heatmaps. The study involved the use of the ODIR dataset and a binary classification was carried out considering some of the pathologies in the dataset individually. Performance was high for each of the binary classifications with an average accuracy of 99.2%.
Metodo per l'identificazione delle patologie oculari usando una rete CNN standard e introducendo l'uso dell' explainability mediante le heatmaps. Lo studio ha previsto l'utilizzo del dataset ODIR ed è stata effettuata una classificazione binaria considerando singolarmente alcune delle patologie nel dataset. Le performance sono state elevate per ognuna delle classificazioni binarie con un'accuratezza media del 99.2%.
PROGETTAZIONE E IMPLEMENTAZIONE DI UNA METODOLOGIA PER L'ANALISI AUTOMATICA DI PATOLOGIE OCULARI TRAMITE EXPLAINABLE DEEP LEARNING SPIEGABILE
COLASUONNO, EMANUELLA
2022/2023
Abstract
Method for identifying ocular pathologies using a standard CNN network and introducing the use of explainability using heatmaps. The study involved the use of the ODIR dataset and a binary classification was carried out considering some of the pathologies in the dataset individually. Performance was high for each of the binary classifications with an average accuracy of 99.2%.| File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.14253/85346