論文の概要: DRDr: Automatic Masking of Exudates and Microaneurysms Caused By Diabetic Retinopathy Using Mask R-CNN and Transfer Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.02026v1
• Date: Sat, 4 Jul 2020 07:20:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-13 13:28:16.600030
• Title: DRDr: Automatic Masking of Exudates and Microaneurysms Caused By Diabetic Retinopathy Using Mask R-CNN and Transfer Learning
• Title（参考訳）: DRDr: Mask R-CNN を用いた糖尿病網膜症による解離および微小動脈瘤の自動マスキング
• Authors: Farzan Shenavarmasouleh and Hamid R. Arabnia
• Abstract要約: 我々は,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とトランスファーラーニングを用いて,高品質なセグメンテーションマスクの探索と生成を行っている。 我々はe-ophtha EXとe-ophtha MAから正規化されたデータベースを作成し、Mask R-CNNを調整して小さな病変を検出する。 本モデルは, 臨床医や眼科医が悪名高いDRを検出・治療する過程において, 有望なmAPである0.45を達成できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0559497209595823
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper addresses the problem of identifying two main types of lesions - Exudates and Microaneurysms - caused by Diabetic Retinopathy (DR) in the eyes of diabetic patients. We make use of Convolutional Neural Networks (CNNs) and Transfer Learning to locate and generate high-quality segmentation mask for each instance of the lesion that can be found in the patients' fundus images. We create our normalized database out of e-ophtha EX and e-ophtha MA and tweak Mask R-CNN to detect small lesions. Moreover, we employ data augmentation and the pre-trained weights of ResNet101 to compensate for our small dataset. Our model achieves promising test mAP of 0.45, altogether showing that it can aid clinicians and ophthalmologist in the process of detecting and treating the infamous DR.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,糖尿病患者の眼における糖尿病網膜症(dr)の原因となる2種類の病変異性体と微小神経症を同定する。 畳み込みニューラルネットワーク(cnns)とトランスファー・ラーニング(transport learning)を用いて,患者の眼底画像にみられた病変の各々について,高品質のセグメンテーションマスクを探索し,生成する。 我々はe-ophtha EXとe-ophtha MAから正規化されたデータベースを作成し、Mask R-CNNを調整して小さな病変を検出する。 さらに,データ拡張とresnet101の事前学習重みを用いて,小さなデータセットの補償を行う。 本モデルは, 臨床医や眼科医が悪名高いDRを検出・治療する過程において, 有望なmAPである0.45を達成できることを示す。

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