論文の概要: Diabetic Retinopathy detection by retinal image recognizing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.05835v1
• Date: Tue, 14 Jan 2020 16:36:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-11 12:34:50.826442
• Title: Diabetic Retinopathy detection by retinal image recognizing
• Title（参考訳）: 網膜画像認識による糖尿病網膜症検出
• Authors: Gilberto Luis De Conto Junior
• Abstract要約: アプリケーションの開発は畳み込みニューラルネットワークを通じて行われ、各画像ピクセルをデジタル画像処理して分析する。 VGG-16を事前訓練したモデルとして応用するのは非常に有用であり、最終的なモデルの精度は82%であった。
• 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: Many people are affected by diabetes around the world. This disease may have type 1 and 2. Diabetes brings with it several complications including diabetic retinopathy, which is a disease that if not treated correctly can lead to irreversible damage in the patient's vision. The earlier it is detected, the better the chances that the patient will not lose vision. Methods of automating manual procedures are currently in evidence and the diagnostic process for retinopathy is manual with the physician analyzing the patient's retina on the monitor. The practice of image recognition can aid this detection by recognizing Diabetic Retinopathy patterns and comparing it with the patient's retina in diagnosis. This method can also assist in the act of telemedicine, in which people without access to the exam can benefit from the diagnosis provided by the application. The application development took place through convolutional neural networks, which do digital image processing analyzing each image pixel. The use of VGG-16 as a pre-trained model to the application basis was very useful and the final model accuracy was 82%.
• Abstract（参考訳）: 多くの人が世界中の糖尿病にかかっている。 この疾患には1型と2型がある。 糖尿病は糖尿病網膜症を含むいくつかの合併症をもたらすが、これは正しく治療されないと患者の視力に不可逆的なダメージを与える病気である。 早期に検出されるほど、患者が視力を失う可能性は高くなる。 現在、手技の自動化方法が実証されており、網膜症の診断プロセスは、医師が患者の網膜をモニターで分析するマニュアルである。 画像認識の実践は、糖尿病網膜症パターンを認識し、診断において患者の網膜と比較することにより、この検出に役立つ。 また、この方法は遠隔医療の行為を補助することができ、試験を受けない人は、アプリケーションが提供する診断の恩恵を受けることができる。 アプリケーションの開発は畳み込みニューラルネットワークを通じて行われ、各画像ピクセルをデジタル画像処理して分析する。 VGG-16を事前訓練したモデルとして応用するのは非常に有用であり、最終的なモデルの精度は82%であった。

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