Název: Detection of Diabetic Retinopathy using Deep Learning and Transfer Learning Techniques with Oversampling to Address Imbalanced Dataset
Autoři: RANĐELOVIĆ, Teodora
Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok: 2023
Jazyk: eng
Abstrakt: The study aims to develop a system for detecting diabetic retinopathy using deep learning. In this study I have explored transfer learning with four distinct models and addressed the issue of an unbalanced dataset with oversampling. The final experiment achieved a significant improvement in accuracy and quadratic kappa score. The study highlights the potential of deep learning and the importance of addressing dataset imbalances for accurate results.
Klíčová slova: accuracy; comparative analysis; Convolutional neural network; Deep learning; diabetic macular edema; Diabetic Retinopathy; Image classification; medical imaging; oversampling; quadratic kappa score; retinal fundus photographs; Transfer learning
Citace: RANĐELOVIĆ, Teodora. Detection of Diabetic Retinopathy using Deep Learning and Transfer Learning Techniques with Oversampling to Address Imbalanced Dataset. České Budějovice, 2023. bakalářská práce (Bc.). JIHOČESKÁ UNIVERZITA V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH. Přírodovědecká fakulta

Instituce: Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Plný text je dostupný v digitálním repozitáři JČU.
Původní záznam: http://www.jcu.cz/vskp/72690

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-533596


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích
Vysokoškolské kvalifikační práce > Bakalářské práce