ABSTRACT Purpose: This study aimed to evaluate the classification performance of pretrained convolutional neural network models or architectures using fundus image dataset containing eight disease labels. Methods: A publicly available ocular disease intelligent recognition database has been used for the diagnosis of eight diseases. This ocular disease intelligent recognition database has a total of 10,000 fundus images from both eyes of 5,000 patients for the following eight diseases: healthy, diabetic retinopathy, glaucoma, cataract, age-related macular degeneration, hypertension, myopia, and others. Ocular disease classification performances were investigated by constructing three pretrained convolutional neural network architectures including VGG16, Inceptionv3, and ResNet50 models with adaptive moment optimizer. These models were implemented in Google Colab, which made the task straight-forward without spending hours installing the environment and supporting libraries. To evaluate the effectiveness of the models, the dataset was divided into 70%, 10%, and 20% for training, validation, and testing, respectively. For each classification, the training images were augmented to 10,000 fundus images. Results: ResNet50 achieved an accuracy of 97.1%; sensitivity, 78.5%; specificity, 98.5%; and precision, 79.7%, and had the best area under the curve and final score to classify cataract (area under the curve = 0.964, final score = 0.903). By contrast, VGG16 achieved an accuracy of 96.2%; sensitivity, 56.9%; specificity, 99.2%; precision, 84.1%; area under the curve, 0.949; and final score, 0.857. Conclusions: These results demonstrate the ability of the pretrained convolutional neural network architectures to identify ophthalmological diseases from fundus images. ResNet50 can be a good architecture to solve problems in disease detection and classification of glaucoma, cataract, hypertension, and myopia; Inceptionv3 for age-related macular degeneration, and other disease; and VGG16 for normal and diabetic retinopathy.

RESUMO Objetivo: Avaliar o desempenho de classificação de modelos ou arquiteturas de rede neural convolucional pré--treinadas usando um conjunto de dados de imagem de fundo de olho contendo oito rótulos de doenças diferentes. Métodos: Neste artigo, o conjunto de dados de reconhecimento inteligente de doenças oculares publicamente disponível foi usado para o diagnóstico de oito rótulos de doenças diferentes. O banco de dados de reconhecimento inteligente de doenças oculares tem um total de 10.000 imagens de fundo de olho de ambos os olhos de 5.000 pacientes para oito categorias que contêm rótulos saudáveis, retinopatia diabética, glaucoma, catarata, degeneração macular relacionada à idade, hipertensão, miopia, outros. Investigamos o desempenho da classificação de doenças oculares construindo três arquiteturas de rede neural convolucional pré-treinadas diferentes, incluindo os modelos VGG16, Inceptionv3 e ResNet50 com otimizador de Momento Adaptativo. Esses modelos foram implementados no Google Colab o que facilitou a tarefa sem gastar horas instalando o ambiente e suportando bibliotecas. Para avaliar a eficácia dos modelos, o conjunto de dados é dividido em 70% para treinamento, 10% para validação e os 20% restantes utilizados para teste. As imagens de treinamento foram expandidas para 10.000 imagens de fundo de olho para cada tal. Resultados: Observou-se que o modelo ResNet50 alcançou acurácia de 97,1%, sensibilidade de 78,5%, especificidade de 98,5% e precisão de 79,7% e teve a melhor área sob a curva e pontuação final para classificar a categoria da catarata (área sob a curva=0,964, final=0,903). Em contraste, o modelo VGG16 alcançou uma precisão de 96,2%, sensibilidade de 56,9%, especificidade de 99,2% e precisão de 84,1%, área sob a curva 0,949 e pontuação final de 0,857. Conclusão: Esses resultados demonstram a capacidade das arquiteturas de rede neural convolucional pré-treinadas em identificar doenças oftalmológicas a partir de imagens de fundo de olho. ResNet50 pode ser uma boa solução para resolver problemas na detecção e classificação de doenças como glaucoma, catarata, hipertensão e miopia; Inceptionv3 para degeneração macular relacionada à idade e outras doenças; e VGG16 para retinopatia normal e diabética.

RESUMO Objetivo: Avaliar o desempenho de classificação de modelos ou arquiteturas de rede neural convolucional pré--treinadas usando um conjunto de dados de imagem de fundo de olho contendo oito rótulos de doenças diferentes. Métodos: Neste artigo, o conjunto de dados de reconhecimento inteligente de doenças oculares publicamente disponível foi usado para o diagnóstico de oito rótulos de doenças diferentes. O banco de dados de reconhecimento inteligente de doenças oculares tem um total de 10.000 imagens de fundo de olho de ambos os olhos de 5.000 pacientes para oito categorias que contêm rótulos saudáveis, retinopatia diabética, glaucoma, catarata, degeneração macular relacionada à idade, hipertensão, miopia, outros. Investigamos o desempenho da classificação de doenças oculares construindo três arquiteturas de rede neural convolucional pré-treinadas diferentes, incluindo os modelos VGG16, Inceptionv3 e ResNet50 com otimizador de Momento Adaptativo. Esses modelos foram implementados no Google Colab o que facilitou a tarefa sem gastar horas instalando o ambiente e suportando bibliotecas. Para avaliar a eficácia dos modelos, o conjunto de dados é dividido em 70% para treinamento, 10% para validação e os 20% restantes utilizados para teste. As imagens de treinamento foram expandidas para 10.000 imagens de fundo de olho para cada tal. Resultados: Observou-se que o modelo ResNet50 alcançou acurácia de 97,1%, sensibilidade de 78,5%, especificidade de 98,5% e precisão de 79,7% e teve a melhor área sob a curva e pontuação final para classificar a categoria da catarata (área sob a curva=0,964, final=0,903). Em contraste, o modelo VGG16 alcançou uma precisão de 96,2%, sensibilidade de 56,9%, especificidade de 99,2% e precisão de 84,1%, área sob a curva 0,949 e pontuação final de 0,857. Conclusão: Esses resultados demonstram a capacidade das arquiteturas de rede neural convolucional pré-treinadas em identificar doenças oftalmológicas a partir de imagens de fundo de olho. ResNet50 pode ser uma boa solução para resolver problemas na detecção e classificação de doenças como glaucoma, catarata, hipertensão e miopia; Inceptionv3 para degeneração macular relacionada à idade e outras doenças; e VGG16 para retinopatia normal e diabética.

ABSTRACT Purpose: This study aimed to evaluate the classification performance of pretrained convolutional neural network models or architectures using fundus image dataset containing eight disease labels. Methods: A publicly available ocular disease intelligent recognition database has been used for the diagnosis of eight diseases. This ocular disease intelligent recognition database has a total of 10,000 fundus images from both eyes of 5,000 patients for the following eight diseases: healthy, diabetic retinopathy, glaucoma, cataract, age-related macular degeneration, hypertension, myopia, and others. Ocular disease classification performances were investigated by constructing three pretrained convolutional neural network architectures including VGG16, Inceptionv3, and ResNet50 models with adaptive moment optimizer. These models were implemented in Google Colab, which made the task straight-forward without spending hours installing the environment and supporting libraries. To evaluate the effectiveness of the models, the dataset was divided into 70%, 10%, and 20% for training, validation, and testing, respectively. For each classification, the training images were augmented to 10,000 fundus images. Results: ResNet50 achieved an accuracy of 97.1%; sensitivity, 78.5%; specificity, 98.5%; and precision, 79.7%, and had the best area under the curve and final score to classify cataract (area under the curve = 0.964, final score = 0.903). By contrast, VGG16 achieved an accuracy of 96.2%; sensitivity, 56.9%; specificity, 99.2%; precision, 84.1%; area under the curve, 0.949; and final score, 0.857. Conclusions: These results demonstrate the ability of the pretrained convolutional neural network architectures to identify ophthalmological diseases from fundus images. ResNet50 can be a good architecture to solve problems in disease detection and classification of glaucoma, cataract, hypertension, and myopia; Inceptionv3 for age-related macular degeneration, and other disease; and VGG16 for normal and diabetic retinopathy.

Resumo Introdução: A ultrassonografia é o método mais fácil e não invasivo para diagnosticar metástases em linfonodos em pacientes com câncer de cabeça e pescoço. No entanto, como as tomografias computadorizadas são frequentemente preferidas na avaliação de tumores primários desses pacientes, as informações sobre metástases linfáticas também se tornam disponíveis. Portanto, a ultrassonografia não faz parte da avaliação de rotina desses pacientes. Entretanto, a técnica de elastografia, um desenvolvimento mais recente na tecnologia de ultrassom, poderia tornar o uso da ultrassonografia mais difundido nesses pacientes, embora atualmente ainda não seja amplamente usado. Objetivo: Avaliar o papel da elastografia ultrassonográfica no diagnóstico de metástases em linfonodos em casos de câncer de cabeça e pescoço. Método: Foram incluídos no estudo 23 pacientes diagnosticados com câncer de cabeça e pescoço e com tratamento cirúrgico programado, inclusive esvaziamento cervical. Todos os pacientes foram submetidos a exame cervical por palpação, elastografia ultrassonográfica e tomografia computadorizada com contraste. Para comparar o desempenho diagnóstico da palpação, elastografia ultrassonográfica e tomografia computadorizada, os achados de cada método de exame foram comparados com os resultados do exame histopatológico de amostras obtidas do pescoço. Resultados: Dos pacientes, 15 (65,2%) apresentaram tumor primário na laringe; sete (30,4%) na cavidade oral; e um (4,3%) na parótida. Sete (30,4%) dos 23 pacientes foram submetidos a esvaziamento cervical bilateral. Foram considerados durante o estudo 30 pescoços. A elastografia ultrassonográfica mostrou maior acurácia (83,3%) e maior sensibilidade (82,4%) do que a palpação e a tomografia computadorizada, mas a especificidade da elastografia ultrassonográfica foi menor (84,6%) do que a palpação e a tomografia computadorizada. Conclusões: A elastografia ultrassonográfica é útil para o diagnóstico de metástases de linfonodos em pacientes com câncer de cabeça e pescoço. Graças ao seu caráter não invasivo, pode ser usada com segurança em combinação com outras técnicas radiológicas para apoiar ou melhorar o desempenho diagnóstico.

Abstract Introduction: Ultrasonography is the easiest non-invasive method to diagnose lymph node metastases in patients with head and neck cancer. However, since CT scans are often preferred in the evaluation of primary tumours of these patients, information about lymphatic metastases may also available in these patients. Therefore, ultrasound is not routinely employed in the evaluation of these patients. However, elastography technique, a recent development in ultrasound technology, could make use of ultrasonography in these patients even more widespread, even though it is still not widely used today. Objectives: The aim of this study was to evaluate the role of sonographic elastography in the diagnosis of lymph node metastasis of head and neck cancer. Methods: Twenty-three patients diagnosed with head and neck cancer and scheduled for surgical treatment including neck dissection were included in the study. All patients underwent neck examination by palpation, ultrasound elastography and computerized tomography with contrast. To compare the diagnostic performance of palpation, ultrasound elastography and computerized tomography, the findings of each examination method were compared with the histopathological examination results of neck specimens. Results: 15 (65.2%) patients had a primary tumour in the larynx; 7 (30.4%) in the oral cavity; and 1 (4.3%) in the parotid. 7 (30.4%) out of 23 patients underwent bilateral neck dissection. In total, 30 neck dissections were hereby taken into account during study. Ultrasound elastography showed higher accuracy (83.3%) and higher sensitivity (82.4%) than palpation and computerized tomography, but the specificity of ultrasound elastography was lower (84.6%) than palpation and computerized tomography. Conclusions: Ultrasound elastography is helpful for the diagnosis of lymph node metastases in patients with head and neck cancer. Due to its non-invasive character, it can be used safety in combination with other radiological techniques to support or improve their diagnostic performance.