論文の概要: Early Blindness Detection Based on Retinal Images Using Ensemble Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.07475v1
• Date: Fri, 12 Jun 2020 21:16:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 04:27:40.815435
• Title: Early Blindness Detection Based on Retinal Images Using Ensemble Learning
• Title（参考訳）: アンサンブル学習を用いた網膜画像による早期盲検検出
• Authors: Niloy Sikder, Md. Sanaullah Chowdhury, Abu Shamim Mohammad Arif, and Abdullah-Al Nahid
• Abstract要約: 糖尿病網膜症は、世界中の成人の視覚障害の主要な原因である。 デジタル画像処理(DIP)と機械学習(ML)の分野における最近の進歩は、この点において機械の使用方法の道を開いた。 本研究では、アンサンブル学習アルゴリズムを用いて網膜画像から抽出した色情報に基づいて、新しい早期盲検検出法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.099922236065961
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Diabetic retinopathy (DR) is the primary cause of vision loss among grownup people around the world. In four out of five cases having diabetes for a prolonged period leads to DR. If detected early, more than 90 percent of the new DR occurrences can be prevented from turning into blindness through proper treatment. Despite having multiple treatment procedures available that are well capable to deal with DR, the negligence and failure of early detection cost most of the DR patients their precious eyesight. The recent developments in the field of Digital Image Processing (DIP) and Machine Learning (ML) have paved the way to use machines in this regard. The contemporary technologies allow us to develop devices capable of automatically detecting the condition of a persons eyes based on their retinal images. However, in practice, several factors hinder the quality of the captured images and impede the detection outcome. In this study, a novel early blind detection method has been proposed based on the color information extracted from retinal images using an ensemble learning algorithm. The method has been tested on a set of retinal images collected from people living in the rural areas of South Asia, which resulted in a 91 percent classification accuracy.
• Abstract（参考訳）: 糖尿病網膜症(DR)は、世界中の成人の視覚障害の主要な原因である。 糖尿病が長期に及んだ5例のうち4例では、早期に検出された場合、適切な治療により、新しいdrの発生の90%以上が盲目になるのを防ぐことができる。 drを十分に扱うことができる複数の治療手順があるにもかかわらず、早期発見の欠如と失敗は、多くのdr患者に貴重な視力を与えている。 デジタル画像処理(DIP)と機械学習(ML)の分野における最近の進歩は、この点において機械の使用方法の道を開いた。 現代の技術により、網膜画像に基づいて人の目の状態を自動的に検出できる装置を開発することができる。 しかし、実際には、いくつかの要因が撮像された画像の品質を阻害し、検出結果を妨げる。 本研究では,アンサンブル学習アルゴリズムを用いて網膜画像から抽出した色情報に基づいて,新しい早期ブラインド検出法を提案する。 この手法は、南アジアの農村部に住む人々から収集された網膜画像を用いてテストされ、91%の精度で分類された。

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