論文の概要: Conversion and Implementation of State-of-the-Art Deep Learning
Algorithms for the Classification of Diabetic Retinopathy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.11692v1
- Date: Wed, 7 Oct 2020 20:42:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-09 22:18:34.899770
- Title: Conversion and Implementation of State-of-the-Art Deep Learning
Algorithms for the Classification of Diabetic Retinopathy
- Title（参考訳）: 糖尿病網膜症分類のための最先端ディープラーニングアルゴリズムの変換と実装
- Authors: Mihir Rao, Michelle Zhu, Tianyang Wang
- Abstract要約: Inception-V3, VGG19, VGG16, ResNet50, InceptionResNetV2を実験により評価した。
彼らは、DR重度に基づいて、医療画像を5つの異なるクラスに分類する。
実験の結果、ResNet50はバイナリ分類の最高性能を示している。
- 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 retinal microvascular condition that emerges
in diabetic patients. DR will continue to be a leading cause of blindness
worldwide, with a predicted 191.0 million globally diagnosed patients in 2030.
Microaneurysms, hemorrhages, exudates, and cotton wool spots are common signs
of DR. However, they can be small and hard for human eyes to detect. Early
detection of DR is crucial for effective clinical treatment. Existing methods
to classify images require much time for feature extraction and selection, and
are limited in their performance. Convolutional Neural Networks (CNNs), as an
emerging deep learning (DL) method, have proven their potential in image
classification tasks. In this paper, comprehensive experimental studies of
implementing state-of-the-art CNNs for the detection and classification of DR
are conducted in order to determine the top performing classifiers for the
task. Five CNN classifiers, namely Inception-V3, VGG19, VGG16, ResNet50, and
InceptionResNetV2, are evaluated through experiments. They categorize medical
images into five different classes based on DR severity. Data augmentation and
transfer learning techniques are applied since annotated medical images are
limited and imbalanced. Experimental results indicate that the ResNet50
classifier has top performance for binary classification and that the
InceptionResNetV2 classifier has top performance for multi-class DR
classification.
- Abstract（参考訳）: 糖尿病網膜症 (DR) は糖尿病患者に発症する網膜微小血管疾患である。
2030年には全世界で1億9100万人の患者が診断されると予想されている。
微小動脈瘤、出血、排出物、綿毛の斑点は、DRの一般的な兆候である。しかし、人間の目が検出するのは小さくて難しい。
DRの早期検出は効果的な臨床治療に不可欠である。
既存の画像分類法では特徴抽出と選択に多くの時間が必要であり、性能に制限がある。
進化型ディープラーニング(DL)手法である畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は,画像分類タスクにおいてその可能性を証明している。
本稿では、DRの検出と分類のための最先端CNNの実装に関する総合的な実験を行い、タスクの最高性能分類器を決定する。
Inception-V3, VGG19, VGG16, ResNet50, InceptionResNetV2の5つのCNN分類器を実験により評価した。
医学画像はDR重度に基づいて5つのクラスに分類される。
注釈付医用画像が制限され、不均衡であるため、データ拡張および転送学習技術が適用される。
実験結果から、ResNet50分類器はバイナリ分類で最高性能を示し、InceptionResNetV2分類器はマルチクラスDR分類で最高性能を示した。
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