論文の概要: Early Detection of Diabetic Retinopathy and Severity Scale Measurement:
A Progressive Review & Scopes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.12829v1
- Date: Mon, 30 Dec 2019 07:06:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-17 03:01:55.399392
- Title: Early Detection of Diabetic Retinopathy and Severity Scale Measurement:
A Progressive Review & Scopes
- Title（参考訳）: 糖尿病網膜症の早期発見と重症度測定--進歩的レビューと展望
- Authors: Asma Khatun and Sk. Golam Sarowar Hossain
- Abstract要約: 糖尿病網膜症の早期発見は、人間の目の視覚的喪失と盲目を防ぐ。
深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と従来の特徴抽出(機械学習)に基づく。
本稿では,Deep CNNに基づく既存の特徴抽出手法と,DR検出のための従来の特徴抽出手法に関する総合的な調査を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Early detection of diabetic retinopathy prevents visual loss and blindness of
a human eye. Based on the types of feature extraction method used, DR detection
method can be broadly classified as Deep Convolutional Neural Network (CNN)
based and traditional feature extraction (machine learning) based. This paper
presents a comprehensive survey of existing feature extraction methods based on
Deep CNN and conventional feature extraction for DR detection. In addition to
that, this paper focuses on the severity scale measurement of the DR detection
and to the best of our knowledge this is the first survey paper which covers
severity grading scale. It is also necessary to mention that this is the first
study which reviews the proposed Deep CNN based method in the state of the art
for DR detection methods. This study discovers that recently proposed deep
learning based DR detection methods provides higher accuracy than existing
traditional feature extraction methods in the literature and also useful in
large scale datasets. However, deep learning based methods require GPU
implementation to get the desirable output. The one of the other major finding
of this paper is that there are no obvious standard severity scale detection
criteria to measure the grading. Some used binary class while many other used
multi stage class.
- Abstract（参考訳）: 糖尿病網膜症の早期発見は、目の視力の喪失や失明を予防する。
DR検出法は,使用する特徴抽出法の種類に基づいて,Deep Convolutional Neural Network(CNN)と従来の特徴抽出(機械学習)に大きく分類することができる。
本稿では,Deep CNNに基づく既存の特徴抽出手法とDR検出のための従来の特徴抽出手法に関する総合的な調査を行う。
さらに,本論文は,DR検出の重症度尺度測定に焦点をあて,我々の知る限り,重度グレーディング尺度をカバーする最初の調査論文である。
また, 深層cnnに基づく手法を, 最先端のdr検出法として検討した最初の研究であることも指摘する必要がある。
本研究では,最近提案された深層学習に基づくdr検出手法が,文献における従来の特徴抽出手法よりも精度が高く,大規模データセットにも有用であることを示す。
しかし、ディープラーニングベースの手法では、望ましい出力を得るためにGPU実装が必要である。
この論文のもう1つの大きな発見は、グレーディングを測定するための明らかな標準重度尺度検出基準がないことである。
バイナリクラスを使うものもあれば、マルチステージクラスを使うものもある。
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