論文の概要: Diabetic Retinopathy Diagnosis based on Convolutional Neural Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.00148v1
- Date: Sat, 1 Aug 2020 01:56:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-04 01:05:25.295982
- Title: Diabetic Retinopathy Diagnosis based on Convolutional Neural Network
- Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いた糖尿病網膜症の診断
- Authors: Mohammed hamzah abed, Lamia Abed Noor Muhammed, Sarah Hussein Toman
- Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワークは、糖尿病網膜症検出のための約束の手法の1つである。
3つの公開データセット DiaretDB0, DiaretDB1, DrimDB が実用的なテストに使用された。
DiaretDB0は100%、DiaretDB1は99.495%、DrimDBは97.55%である。
- 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: Diabetic Retinopathy DR is a popular disease for many people as a result of
age or the diabetic, as a result, it can cause blindness. therefore, diagnosis
of this disease especially in the early time can prevent its effect for a lot
of patients. To achieve this diagnosis, eye retina must be examined
continuously. Therefore, computer-aided tools can be used in the field based on
computer vision techniques. Different works have been performed using various
machine learning techniques. Convolutional Neural Network is one of the promise
methods, so it was for Diabetic Retinopathy detection in this paper. Also, the
proposed work contains visual enhancement in the pre-processing phase, then the
CNN model is trained to be able for recognition and classification phase, to
diagnosis the healthy and unhealthy retina image. Three public dataset
DiaretDB0, DiaretDB1 and DrimDB were used in practical testing. The
implementation of this work based on Matlab- R2019a, deep learning toolbox and
deep network designer to design the architecture of the convolutional neural
network and train it. The results were evaluated to different metrics; accuracy
is one of them. The best accuracy that was achieved: for DiaretDB0 is 100%,
DiaretDB1 is 99.495% and DrimDB is 97.55%.
- Abstract（参考訳）: 糖尿病網膜症drは、年齢や糖尿病の結果、多くの人にとって人気のある疾患であり、結果として盲目を引き起こす可能性がある。
そのため、特に早期にこの疾患の診断は、多くの患者に対する効果を予防することができる。
この診断には、網膜を連続的に検査する必要がある。
したがって、コンピュータビジョン技術に基づく分野において、コンピュータ支援ツールが使用できる。
様々な機械学習技術を用いて様々な研究が行われている。
畳み込みニューラルネットワーク(convolutional neural network, convolutional neural network, convolutional neural network)は,糖尿病網膜症検出のための手法である。
また、本研究は、前処理フェーズにおける視覚的増強を含み、CNNモデルは、正常で不健康な網膜像を診断するために、認識および分類フェーズを訓練する。
3つの公開データセット DiaretDB0, DiaretDB1, DrimDB が実用的なテストに使用された。
この作業の実装は、ディープラーニングツールボックスでディープネットワークデザイナであるMatlab-R2019aに基づいて、畳み込みニューラルネットワークのアーキテクチャを設計し、それをトレーニングする。
結果は異なる指標で評価され、その1つは正確さである。
DiaretDB0は100%、DiaretDB1は99.495%、DrimDBは97.55%である。
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