論文の概要: Diabetic Retinopathy Detection using Ensemble Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.12545v1
- Date: Tue, 22 Jun 2021 17:36:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-25 03:24:56.315445
- Title: Diabetic Retinopathy Detection using Ensemble Machine Learning
- Title（参考訳）: アンサンブル機械学習を用いた糖尿病網膜症検出
- Authors: Israa Odeh, Mouhammd Alkasassbeh, Mohammad Alauthman
- Abstract要約: 糖尿病網膜症(Drebetic Retinopathy, DR)は、糖尿病患者の視覚障害の原因となる疾患である。
DRは、網膜に影響を及ぼす微小血管疾患であり、血管の閉塞を引き起こし、網膜組織の主要な栄養源を切断する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2891210250935146
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Diabetic Retinopathy (DR) is among the worlds leading vision loss causes in
diabetic patients. DR is a microvascular disease that affects the eye retina,
which causes vessel blockage and therefore cuts the main source of nutrition
for the retina tissues. Treatment for this visual disorder is most effective
when it is detected in its earliest stages, as severe DR can result in
irreversible blindness. Nonetheless, DR identification requires the expertise
of Ophthalmologists which is often expensive and time-consuming. Therefore,
automatic detection systems were introduced aiming to facilitate the
identification process, making it available globally in a time and
cost-efficient manner. However, due to the limited reliable datasets and
medical records for this particular eye disease, the obtained predictions
accuracies were relatively unsatisfying for eye specialists to rely on them as
diagnostic systems. Thus, we explored an ensemble-based learning strategy,
merging a substantial selection of well-known classification algorithms in one
sophisticated diagnostic model. The proposed framework achieved the highest
accuracy rates among all other common classification algorithms in the area. 4
subdatasets were generated to contain the top 5 and top 10 features of the
Messidor dataset, selected by InfoGainEval. and WrapperSubsetEval., accuracies
of 70.7% and 75.1% were achieved on the InfoGainEval. top 5 and original
dataset respectively. The results imply the impressive performance of the
subdataset, which significantly conduces to a less complex classification
process
- Abstract（参考訳）: 糖尿病患者では、糖尿病網膜症(DR)が視覚障害の原因となっている。
drは眼の網膜に影響を及ぼす微小血管疾患であり、血管閉塞を引き起こし、網膜組織の主な栄養源を減少させる。
この視覚障害の治療は、DRの重症化が不可逆的な失明をもたらすため、早期に検出されると最も効果的である。
それでもDR識別は、しばしば高価で時間を要する眼科医の専門知識を必要とする。
そのため、識別処理を容易にすることを目的とした自動検出システムが導入され、時間とコスト効率のよい方法でグローバルに利用可能となった。
しかし、この特定の眼疾患に対する信頼性の低いデータセットと医療記録のため、得られた予測は、眼科医が診断システムとしてそれらに頼るのに比較的不満足であった。
そこで我々は、アンサンブルに基づく学習戦略を探求し、よく知られた分類アルゴリズムを1つの高度な診断モデルにマージした。
提案手法は,この領域における他の一般的な分類アルゴリズムの中で最も高い精度を達成した。
4つのサブデータセットが生成され、InfoGainEvalによって選択されたMessidorデータセットのトップ5とトップ10の機能が含まれている。
WrapperSubsetEval.は、InfoGainEvalで70.7%と75.1%の精度を達成した。
それぞれトップ5とオリジナルデータセットです
その結果,サブデータセットの性能が著しく低下し,より複雑な分類プロセスがもたらされた。
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