論文の概要: Towards the Localisation of Lesions in Diabetic Retinopathy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11432v2
• Date: Tue, 2 Feb 2021 09:29:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-27 12:17:57.498202
• Title: Towards the Localisation of Lesions in Diabetic Retinopathy
• Title（参考訳）: 糖尿病網膜症における病変の局在
• Authors: Samuel Ofosu Mensah, Bubacarr Bah, Willie Brink
• Abstract要約: 本研究は,4つの最先端ディープラーニングモデルの事前学習重量を用いて,糖尿病網膜症(DR)基底画像の局所化マップを作成し,比較する。 inceptionv3は、テスト分類精度96.07%で最高の性能を達成し、病変を他のモデルよりも良く高速にローカライズする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3204178451683264
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Convolutional Neural Networks (CNNs) have successfully been used to classify diabetic retinopathy (DR) fundus images in recent times. However, deeper representations in CNNs may capture higher-level semantics at the expense of spatial resolution. To make predictions usable for ophthalmologists, we use a post-attention technique called Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM) on the penultimate layer of deep learning models to produce coarse localisation maps on DR fundus images. This is to help identify discriminative regions in the images, consequently providing evidence for ophthalmologists to make a diagnosis and potentially save lives by early diagnosis. Specifically, this study uses pre-trained weights from four state-of-the-art deep learning models to produce and compare localisation maps of DR fundus images. The models used include VGG16, ResNet50, InceptionV3, and InceptionResNetV2. We find that InceptionV3 achieves the best performance with a test classification accuracy of 96.07%, and localise lesions better and faster than the other models.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は近年,糖尿病性網膜症(DR)基底画像の分類に成功している。 しかし、cnnのより深い表現は、空間分解能を犠牲にして高レベルの意味論を捉えうる。 眼科医にとって有用な予測を行うために,深層学習モデルのペナルティファイト層上に勾配強調クラスアクティベーションマッピング(grad-cam)と呼ばれるポストアテンション技術を用いて,眼底画像上の粗い局所化マップを作成する。 これは画像の識別領域を特定するのに役立ち、眼科医が早期診断によって命を救える証拠となる。 具体的には、4つの最先端ディープラーニングモデルの事前学習重量を用いて、DRファンダス画像のローカライズマップを作成し、比較する。 VGG16、ResNet50、InceptionV3、InceptionResNetV2が使用されている。 InceptionV3は96.07%の精度で最高の性能を達成し、ローカライズ病変は他のモデルよりも良く高速であることがわかった。

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