論文の概要: DiaRet: A browser-based application for the grading of Diabetic Retinopathy with Integrated Gradients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.08501v2
• Date: Tue, 16 Mar 2021 19:26:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-18 09:34:21.492055
• Title: DiaRet: A browser-based application for the grading of Diabetic Retinopathy with Integrated Gradients
• Title（参考訳）: diaret:統合勾配を有する糖尿病網膜症の評価のためのブラウザベースのアプリケーション
• Authors: Shaswat Patel, Maithili Lohakare, Samyak Prajapati, Shaanya Singh, Nancy Patel
• Abstract要約: 糖尿病は、タイプ1の自己免疫β細胞破壊の欠陥に起因する代謝障害であり、タイプ2のインスリン作用に対する末梢抵抗性または、最も一般的には、両方。 長期糖尿病の患者は、しばしば糖尿病網膜症にかかり、人間の目の網膜の変化を引き起こし、極端なケースで視力の喪失につながる可能性があります。 本研究の目的は2つある: (a) 劣化した網膜眼底画像のグレードに訓練されたディープラーニングモデルを作成し、 (b) 眼底画像の重要な特徴を強調して診断手順を支援するブラウザベースのアプリケーションを作成することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diabetes is a metabolic disorder that results from defects in autoimmune beta-cell destruction in Type 1, peripheral resistance to insulin action in Type 2 or, most commonly, both. Patients with long-standing diabetes often fall prey to Diabetic Retinopathy (DR) resulting in changes in the retina of the human eye, which may lead to loss of vision in extreme cases. The aim of this study is two-fold: (a) create deep learning models that were trained to grade degraded retinal fundus images and (b) to create a browser-based application that will aid in diagnostic procedures by highlighting the key features of the fundus image. Deep learning has proven to be a success for computer-aided DR diagnosis resulting in early-detection and prevention of blindness. In this research work, we have emulated the images plagued by distortions by degrading the images based on multiple different combinations of Light Transmission Disturbance, Image Blurring and insertion of Retinal Artifacts. These degraded images were used for the training of multiple Deep Learning based Convolutional Neural Networks. We have trained InceptionV3, ResNet-50 and InceptionResNetV2 on multiple datasets. The models were used to classify retinal fundus images based on their severity level and then further used in the creation of a browser-based application, which demonstrates the models prediction and the probability associated with each class. It will also show the Integration Gradient (IG) Attribution Mask superimposed onto the input image. The creation of the browser-based application would aid in the diagnostic procedures performed by ophthalmologists by highlighting the key features of the fundus image based on an educated prediction made by the model.
• Abstract（参考訳）: 糖尿病は代謝障害であり、タイプ1の自己免疫性β細胞破壊の欠陥、またはタイプ2のインスリン作用に対する末梢性抵抗性、またはその両方によって引き起こされる。 長期糖尿病患者はしばしば糖尿病網膜症(dr)にかかり、人間の目の網膜が変化し、極端な症例では視力が失われる可能性がある。 本研究の目的は2つある: (a) 劣化した網膜眼底画像のグレードに訓練されたディープラーニングモデルを作成し、 (b) 眼底画像の重要な特徴を強調して診断手順を支援するブラウザベースのアプリケーションを作成することである。 深層学習はコンピュータ支援型DR診断で成功し、早期発見と盲目の予防に繋がった。 本研究は,光透過外乱,画像ブラリング,網膜アーティファクト挿入の複数の組み合わせに基づいて,歪みによる画像の劣化をエミュレートした。 これらの劣化画像は、複数のディープラーニングに基づく畳み込みニューラルネットワークのトレーニングに使用された。 InceptionV3、ResNet-50、InceptionResNetV2を複数のデータセットでトレーニングしました。 これらのモデルは、重症度レベルに基づいて網膜基底画像の分類に使用され、さらにブラウザベースのアプリケーションの作成に利用され、各クラスに関連するモデルの予測と確率が示される。 また、入力画像に重畳された統合勾配(ig)アトリビューションマスクも表示される。 ブラウザベースのアプリケーションの作成は、モデルによる教育を受けた予測に基づいて、眼科医による眼底画像の重要な特徴を強調することで、診断手順を支援するだろう。

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