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%.
2022
DESIGN AND IMPLEMENTATION OF A METHODOLOGY FOR THE AUTOMATIC ANALYSIS OF OCULAR PATHOLOGIES USING EXPLAINABLE DEEP LEARNING
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%.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14253/85346