論文の概要: Recent Developments in Detection of Central Serous Retinopathy through
Imaging and Artificial Intelligence Techniques A Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.10961v3
- Date: Sat, 20 Mar 2021 05:35:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-01 06:32:35.633763
- Title: Recent Developments in Detection of Central Serous Retinopathy through
Imaging and Artificial Intelligence Techniques A Review
- Title（参考訳）: 画像と人工知能による中枢性血清型網膜症検出の最近の進歩
- Authors: Syed Ale Hassan, Shahzad Akbar
- Abstract要約: CSR(Central Serous Retinopathy)は、失明と視力喪失を引き起こす主要な疾患である。
早期にcsrを検出することで、人間の目の障害を回避できる予防措置を講じることができる。
21世紀に近代技術が出現すると、人工知能(AI)技術は、自動CSR検出を含む多くの研究分野で非常に人気がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The Central Serous Retinopathy (CSR) is a major significant disease
responsible for causing blindness and vision loss among numerous people across
the globe. This disease is also known as the Central Serous Chorioretinopathy
(CSC) occurs due to the accumulation of watery fluids behind the retina. The
detection of CSR at an early stage allows taking preventive measures to avert
any impairment to the human eye. Traditionally, several manual detection
methods were developed for observing CSR, but they were proven to be
inaccurate, unreliable, and time-consuming. Consequently, the research
community embarked on seeking automated solutions for CSR detection. With the
advent of modern technology in the 21st century, Artificial Intelligence (AI)
techniques are immensely popular in numerous research fields including the
automated CSR detection. This paper offers a comprehensive review of various
advanced technologies and researches, contributing to the automated CSR
detection in this scenario. Additionally, it discusses the benefits and
limitations of many classical imaging methods ranging from Optical Coherence
Tomography (OCT) and the Fundus imaging, to more recent approaches like AI
based Machine/Deep Learning techniques. Study primary objective is to analyze
and compare many Artificial Intelligence (AI) algorithms that have efficiently
achieved automated CSR detection using OCT imaging. Furthermore, it describes
various retinal datasets and strategies proposed for CSR assessment and
accuracy. Finally, it is concluded that the most recent Deep Learning (DL)
classifiers are performing accurate, fast, and reliable detection of CSR.
- Abstract（参考訳）: CSR(Central Serous Retinopathy)は、世界中の多くの人々に盲目と視力喪失を引き起こす重要な疾患である。
この疾患は中枢性毛様脈絡膜症(csc)として知られているが、これは網膜の背後にある水分の蓄積によるものである。
早期にcsrを検出することで、人間の目の障害を回避できる予防措置を講じることができる。
伝統的に、CSRを観測するためにいくつかの手動検出法が開発されたが、それらは不正確で信頼性がなく、時間を要することが証明された。
その結果、研究コミュニティはCSR検出の自動化ソリューションを模索した。
21世紀に近代技術が出現すると、人工知能(AI)技術は、自動CSR検出を含む多くの研究分野で非常に人気がある。
本稿では,様々な先進技術と研究の総合的なレビューを行い,このシナリオにおける自動CSR検出に寄与する。
さらに、オプティカルコヒーレンストモグラフィ(oct)やファンドスイメージングから、aiベースの機械学習やディープラーニングといった、より最近のアプローチまで、多くの古典的なイメージング手法の利点と限界についても論じている。
研究の目的は、OCT画像を用いた自動CSR検出を効率的に達成した多くの人工知能(AI)アルゴリズムを分析し比較することである。
さらに、CSRの評価と精度のために提案された様々な網膜データセットと戦略について述べる。
最後に,最新のdeep learning (dl)分類器は,csrの高精度,高速,信頼性の高い検出を行っていると結論づけた。
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