5 research outputs found
Diabetic Retinopathy Classification and Interpretation using Deep Learning Techniques
La retinopatia diabètica és una malaltia crònica i una de les principals causes de ceguesa i discapacitat visual en els
pacients diabètics. L'examen ocular a través d'imatges de la retina és utilitzat pels metges per detectar les lesions
relacionades amb aquesta malaltia. En aquesta tesi, explorem diferents mètodes innovadors per a la classificació
automàtica del grau de malaltia utilitzant imatges del fons d'ull. Per a aquest propòsit, explorem mètodes basats en
l'extracció i classificació automàtica, basades en xarxes neuronals profundes. A més, dissenyem un nou mètode per a
la interpretació dels resultats. El model està concebut de manera modular per a que pugui ser utilitzat en d'altres
xarxes i dominis de classificació. Demostrem experimentalment que el nostre model d'interpretació és capaç de
detectar lesions de retina a la imatge únicament a partir de la informació de classificació. A més, proposem un mètode
per comprimir la representació interna de la informació de la xarxa. El mètode es basa en una anàlisi de components
independents sobre la informació del vector d'atributs intern de la xarxa generat pel model per a cada imatge. Usant el
nostre mètode d'interpretació esmentat anteriorment també és possible visualitzar aquests components en la imatge.
Finalment, presentem una aplicació experimental del nostre millor model per classificar imatges de retina d'una
població diferent, concretament de l'Hospital de Reus. Els mètodes proposats arriben al nivell de rendiment de
l'oftalmòleg i són capaços d'identificar amb gran detall les lesions presents en les imatges, que es dedueixen només
de la informació de classificació de la imatge.La retinopatía diabética es una enfermedad crónica y una de las principales causas de ceguera y discapacidad visual
en los pacientes diabéticos. El examen ocular a través de imágenes de la retina es utilizado por los médicos para
detectar las lesiones relacionadas con esta enfermedad. En esta tesis, exploramos diferentes métodos novedosos
para la clasificación automática del grado de enfermedad utilizando imágenes del fondo de la retina. Para este
propósito, exploramos métodos basados en la extracción y clasificación automática, basadas en redes neuronales
profundas. Además, diseñamos un nuevo método para la interpretación de los resultados. El modelo está concebido
de manera modular para que pueda ser utilizado utilizando otras redes y dominios de clasificación. Demostramos
experimentalmente que nuestro modelo de interpretación es capaz de detectar lesiones de retina en la imagen
únicamente a partir de la información de clasificación. Además, proponemos un método para comprimir la
representación interna de la información de la red. El método se basa en un análisis de componentes independientes
sobre la información del vector de atributos interno de la red generado por el modelo para cada imagen. Usando
nuestro método de interpretación mencionado anteriormente también es posible visualizar dichos componentes en la
imagen. Finalmente, presentamos una aplicación experimental de nuestro mejor modelo para clasificar imágenes de
retina de una población diferente, concretamente del Hospital de Reus. Los métodos propuestos alcanzan el nivel de
rendimiento del oftalmólogo y son capaces de identificar con gran detalle las lesiones presentes en las imágenes, que
se deducen solo de la información de clasificación de la imagen.Diabetic Retinopathy is a chronic disease and one of the main causes of blindness and visual impairment for diabetic
patients. Eye screening through retinal images is used by physicians to detect the lesions related with this disease. In
this thesis, we explore different novel methods for the automatic diabetic retinopathy disease grade classification using
retina fundus images. For this purpose, we explore methods based in automatic feature extraction and classification,
based on deep neural networks. Furthermore, as results reported by these models are difficult to interpret, we design
a new method for results interpretation. The model is designed in a modular manner in order to generalize its possible
application to other networks and classification domains. We experimentally demonstrate that our interpretation model
is able to detect retina lesions in the image solely from the classification information. Additionally, we propose a
method for compressing model feature-space information. The method is based on a independent component analysis
over the disentangled feature space information generated by the model for each image and serves also for identifying
the mathematically independent elements causing the disease. Using our previously mentioned interpretation method
is also possible to visualize such components on the image. Finally, we present an experimental application of our
best model for classifying retina images of a different population, concretely from the Hospital de Reus. The methods
proposed, achieve ophthalmologist performance level and are able to identify with great detail lesions present on
images, inferred only from image classification information
Pla de Tabac I (Montoliu de Lleida), a Bronze Age settlement on the Plana de Lleida
[EN] An archaeological excavation was carried out on the sites of Pla de Tabac I due to the planned expansion of the rubble landfill site in the municipality of Montoliu de Lleida. Thirty Bronze Age structures (silos, ovens/combustion structures and possible post holes) were excavated.[CA] Amb motiu del projecte d’ampliació del Dipòsit Controlat de Terres i Runes del terme municipal de Montoliu de Lleida, es realitzà una intervenció arqueològica al jaciment del Pla de Tabac I. En aquest jaciment s’excavaren un total de 30 estructures arqueològiques (sitges, forns/estructures de combustió i possibles forats de pal), atribuïbles a un assentament del bronze antic.Peer reviewe
El Pla del Tabac I (Montoliu de Lleida), un assentament de l'Edat del bronze a la Plana de Lleida
[cat] Amb motiu del projecte d'ampliació del Dipòsit Controlat de Terres i Runes del terme municipal de Montoliu de Lleida, es realitzà una intervenció arqueològica al jaciment del Pla de Tabac I. En aquest jaciment s'excavaren un total de 30 estructures arqueològiques (sitges, forns/estructures de combustió i possibles forats de pal), atribuïbles a un assentament del bronze antic. Paraules clau: assentament, sitja, forn, bronze antic.[eng] An archaeological excavation was carried out on the sites of Pla de Tabac I due to the planned expansion of the rubble landfill site in the municipality of Montoliu de Lleida. Thirty Bronze Age structures (silos, ovens/combustion structures and possible post holes) were excavated
Diabetic Retinopathy Classification and Interpretation using Deep Learning Techniques
La retinopatia diabètica és una malaltia crònica i una de les principals causes de ceguesa i discapacitat visual en els
pacients diabètics. L'examen ocular a través d'imatges de la retina és utilitzat pels metges per detectar les lesions
relacionades amb aquesta malaltia. En aquesta tesi, explorem diferents mètodes innovadors per a la classificació
automàtica del grau de malaltia utilitzant imatges del fons d'ull. Per a aquest propòsit, explorem mètodes basats en
l'extracció i classificació automàtica, basades en xarxes neuronals profundes. A més, dissenyem un nou mètode per a
la interpretació dels resultats. El model està concebut de manera modular per a que pugui ser utilitzat en d'altres
xarxes i dominis de classificació. Demostrem experimentalment que el nostre model d'interpretació és capaç de
detectar lesions de retina a la imatge únicament a partir de la informació de classificació. A més, proposem un mètode
per comprimir la representació interna de la informació de la xarxa. El mètode es basa en una anàlisi de components
independents sobre la informació del vector d'atributs intern de la xarxa generat pel model per a cada imatge. Usant el
nostre mètode d'interpretació esmentat anteriorment també és possible visualitzar aquests components en la imatge.
Finalment, presentem una aplicació experimental del nostre millor model per classificar imatges de retina d'una
població diferent, concretament de l'Hospital de Reus. Els mètodes proposats arriben al nivell de rendiment de
l'oftalmòleg i són capaços d'identificar amb gran detall les lesions presents en les imatges, que es dedueixen només
de la informació de classificació de la imatge.La retinopatía diabética es una enfermedad crónica y una de las principales causas de ceguera y discapacidad visual
en los pacientes diabéticos. El examen ocular a través de imágenes de la retina es utilizado por los médicos para
detectar las lesiones relacionadas con esta enfermedad. En esta tesis, exploramos diferentes métodos novedosos
para la clasificación automática del grado de enfermedad utilizando imágenes del fondo de la retina. Para este
propósito, exploramos métodos basados en la extracción y clasificación automática, basadas en redes neuronales
profundas. Además, diseñamos un nuevo método para la interpretación de los resultados. El modelo está concebido
de manera modular para que pueda ser utilizado utilizando otras redes y dominios de clasificación. Demostramos
experimentalmente que nuestro modelo de interpretación es capaz de detectar lesiones de retina en la imagen
únicamente a partir de la información de clasificación. Además, proponemos un método para comprimir la
representación interna de la información de la red. El método se basa en un análisis de componentes independientes
sobre la información del vector de atributos interno de la red generado por el modelo para cada imagen. Usando
nuestro método de interpretación mencionado anteriormente también es posible visualizar dichos componentes en la
imagen. Finalmente, presentamos una aplicación experimental de nuestro mejor modelo para clasificar imágenes de
retina de una población diferente, concretamente del Hospital de Reus. Los métodos propuestos alcanzan el nivel de
rendimiento del oftalmólogo y son capaces de identificar con gran detalle las lesiones presentes en las imágenes, que
se deducen solo de la información de clasificación de la imagen.Diabetic Retinopathy is a chronic disease and one of the main causes of blindness and visual impairment for diabetic
patients. Eye screening through retinal images is used by physicians to detect the lesions related with this disease. In
this thesis, we explore different novel methods for the automatic diabetic retinopathy disease grade classification using
retina fundus images. For this purpose, we explore methods based in automatic feature extraction and classification,
based on deep neural networks. Furthermore, as results reported by these models are difficult to interpret, we design
a new method for results interpretation. The model is designed in a modular manner in order to generalize its possible
application to other networks and classification domains. We experimentally demonstrate that our interpretation model
is able to detect retina lesions in the image solely from the classification information. Additionally, we propose a
method for compressing model feature-space information. The method is based on a independent component analysis
over the disentangled feature space information generated by the model for each image and serves also for identifying
the mathematically independent elements causing the disease. Using our previously mentioned interpretation method
is also possible to visualize such components on the image. Finally, we present an experimental application of our
best model for classifying retina images of a different population, concretely from the Hospital de Reus. The methods
proposed, achieve ophthalmologist performance level and are able to identify with great detail lesions present on
images, inferred only from image classification information