論文の概要: Detection of Diabetic Anomalies in Retinal Images using Morphological Cascading Decision Tree

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.01953v1
• Date: Tue, 7 Jan 2020 10:20:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-13 21:10:52.805310
• Title: Detection of Diabetic Anomalies in Retinal Images using Morphological Cascading Decision Tree
• Title（参考訳）: 形態的陰影決定木を用いた網膜画像における糖尿病異常の検出
• Authors: Faisal Ghaffar, Sarwar Khan, Bunyarit Uyyanonvara, Chanjira Sinthanayothin and Hirohiko Kaneko
• Abstract要約: 本研究は糖尿病網膜症のスクリーニングのための効率的なシステムを開発することを目的とする。 グレースケール画像の事前処理を行い, 出血, 排出物, 血管, 光学ディスクなどに関わらず, すべてのラベル付き連結成分(ブロブ)を画像中に検出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6824747267214372
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This research aims to develop an efficient system for screening of diabetic retinopathy. Diabetic retinopathy is the major cause of blindness. Severity of diabetic retinopathy is recognized by some features, such as blood vessel area, exudates, haemorrhages and microaneurysms. To grade the disease the screening system must efficiently detect these features. In this paper we are proposing a simple and fast method for detection of diabetic retinopathy. We do pre-processing of grey-scale image and find all labelled connected components (blobs) in an image regardless of whether it is haemorrhages, exudates, vessels, optic disc or anything else. Then we apply some constraints such as compactness, area of blob, intensity and contrast for screening of candidate connectedcomponent responsible for diabetic retinopathy. We obtain our final results by doing some post processing. The results are compared with ground truths. Performance is measured by finding the recall (sensitivity). We took 10 images of dimension 500 * 752. The mean recall is 90.03%.
• Abstract（参考訳）: 本研究は糖尿病網膜症のスクリーニングのための効率的なシステムを開発することを目的とする。 糖尿病網膜症は盲目の主な原因である。 糖尿病網膜症の重症度は、血管領域、排出物、出血、微小動脈瘤などの特徴によって認識される。 疾患を検査するには、スクリーニングシステムはこれらの特徴を効率的に検出する必要がある。 本稿では,糖尿病網膜症を簡易かつ迅速に検出する方法を提案する。 グレースケール画像の事前処理を行い, 出血, 排出物, 血管, 光学ディスクなどに関わらず, すべてのラベル付き連結成分(ブロブ)を画像中に検出する。 次に,糖尿病網膜症の原因となる候補連結成分のスクリーニングに,コンパクト性,ブロブ面積,強度,コントラストなどの制約を適用した。 いくつかのポスト処理を行うことで最終結果を得る。 結果は地上の真実と比較される。 性能はリコール(感度)を見つけることで測定される。 寸法500×752の画像10枚を撮りました。 平均リコール率は90.03%。

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