論文の概要: Retinal Microvasculature as Biomarker for Diabetes and Cardiovascular
Diseases
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.13157v1
- Date: Wed, 28 Jul 2021 04:03:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-29 22:21:24.525989
- Title: Retinal Microvasculature as Biomarker for Diabetes and Cardiovascular
Diseases
- Title(参考訳): 糖尿病・心血管疾患のバイオマーカーとしての網膜微小血管
- Authors: Anusua Trivedi, Jocelyn Desbiens, Ron Gross, Sunil Gupta, Rahul
Dodhia, Juan Lavista Ferres
- Abstract要約: CNNは、血管のセマンティックセグメンテーションと重症度分類のためのカラーファンドス画像に適用した。
ハーモニック・ディスクリプタによる容器の再構築は、スムースでノイズを和らげるツールとしても用いられる。
生体マーカーとしての眼血管再建実験は、血管形態とDRの後期段階との間に強い相関を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.629872220965488
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Purpose: To demonstrate that retinal microvasculature per se is a reliable
biomarker for Diabetic Retinopathy (DR) and, by extension, cardiovascular
diseases. Methods: Deep Learning Convolutional Neural Networks (CNN) applied to
color fundus images for semantic segmentation of the blood vessels and severity
classification on both vascular and full images. Vessel reconstruction through
harmonic descriptors is also used as a smoothing and de-noising tool. The
mathematical background of the theory is also outlined. Results: For diabetic
patients, at least 93.8% of DR No-Refer vs. Refer classification can be related
to vasculature defects. As for the Non-Sight Threatening vs. Sight Threatening
case, the ratio is as high as 96.7%. Conclusion: In the case of DR, most of the
disease biomarkers are related topologically to the vasculature. Translational
Relevance: Experiments conducted on eye blood vasculature reconstruction as a
biomarker shows a strong correlation between vasculature shape and later stages
of DR.
- Abstract(参考訳): 目的: 網膜微小血管は糖尿病網膜症(dr)および拡張的心血管疾患の信頼性の高いバイオマーカーであることを示すこと。
方法:深層学習畳み込みニューラルネットワーク(deep learning convolutional neural networks:cnn)をカラーベース画像に適用し,血管のセグメンテーションと血管および全画像の重症度分類を行う。
ハーモニックディスクリプタによる血管再建は、平滑化・脱ノイズ化ツールとしても用いられる。
理論の数学的背景も概説されている。
結果: 糖尿病患者では, dr no-refer vs. 93.8% 以上であった。
参照分類は血管の欠陥と関連付けられる。
Non-Sight Threatening vs.
目撃を脅かす場合、96.7%の比率である。
結論: drの場合, 疾患のバイオマーカーの多くは血管系と位相的に関連している。
翻訳的関連性:バイオマーカーとしての眼血管再建実験では,血管形状とd.d.の後期に強い相関が認められた。
関連論文リスト
- Quantitative Characterization of Retinal Features in Translated OCTA [0.6664270117164767]
本研究では、生成機械学習(ML)を用いてOCT画像からOCTA画像への変換の可能性を検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-24T18:40:45Z) - Three-dimensional micro-structurally informed in silico myocardium --
towards virtual imaging trials in cardiac diffusion weighted MRI [58.484353709077034]
本稿では,心筋微細構造の数値ファントムを現実的に生成する新しい手法を提案する。
シリコン組織モデルにより、磁気共鳴イメージングの定量的モデルを評価することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-22T22:01:44Z) - An Algorithm for the Labeling and Interactive Visualization of the
Cerebrovascular System of Ischemic Strokes [59.116811751334225]
VirtualDSA++は、CTAスキャンで脳血管ツリーをセグメンテーションし、ラベル付けするために設計されたアルゴリズムである。
閉塞血管を同定するために,脳動脈のラベル付け機構を拡張した。
本稿では,そのモデルの全ノードにおける経路の反復的体系探索という一般的な概念を紹介し,新たな対話的特徴を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-26T14:20:26Z) - RAVIR: A Dataset and Methodology for the Semantic Segmentation and
Quantitative Analysis of Retinal Arteries and Veins in Infrared Reflectance
Imaging [7.316426736150123]
Infrared Reflectance (IR) 画像における網膜動脈と静脈のセグメンテーションのための新しいデータセット RAVIR を提案する。
本稿では,網膜動脈と静脈のセマンティックセグメンテーションのための,新しい深層学習手法を提案する。
本実験は,SegRAVIRの有効性を検証し,最先端モデルと比較して優れた性能を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-28T17:30:29Z) - Multi-Scale Input Strategies for Medulloblastoma Tumor Classification
using Deep Transfer Learning [59.30734371401316]
乳腺芽腫は小児で最も多い悪性脳腫瘍である。
CNNはMBサブタイプ分類に有望な結果を示した。
タイルサイズと入力戦略の影響について検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-14T09:42:37Z) - Vision Transformers for femur fracture classification [59.99241204074268]
Vision Transformer (ViT) はテスト画像の83%を正確に予測することができた。
史上最大かつ最もリッチなデータセットを持つサブフラクチャーで良い結果が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-07T10:12:42Z) - Grading the Severity of Arteriolosclerosis from Retinal Arterio-venous
Crossing Patterns [27.867833878756553]
網膜動静脈交差状態は,動脈硬化症および全身性高血圧症の臨床的評価において極めて重要である。
医用画像診断における最初期の試みの一つである診断プロセスを支援するための深層学習手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-07T13:15:17Z) - Detection of Retinal Blood Vessels by using Gabor filter with Entropic
threshold [0.0]
本稿では,血管の同定と除去のためのプログラム戦略を提案する。
血管は、自由アクセス可能な2つの網膜データベース上のGobarフィルタを利用して認識され、消去された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-25T16:51:12Z) - A Benchmark for Studying Diabetic Retinopathy: Segmentation, Grading,
and Transferability [76.64661091980531]
糖尿病患者は糖尿病網膜症(DR)を発症するリスクがある
コンピュータ支援型DR診断は、DRの早期検出と重度評価のための有望なツールである。
このデータセットは、ピクセルレベルのDR関連病変アノテーションを持つ1,842枚の画像と、6人の眼科医によって評価された画像レベルのラベルを持つ1,000枚の画像を有する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-22T07:48:04Z) - Spectral-Spatial Recurrent-Convolutional Networks for In-Vivo
Hyperspectral Tumor Type Classification [49.32653090178743]
ハイパースペクトル画像とディープラーニングを用いたin-vivo腫瘍型分類の可能性を示した。
我々の最良のモデルは76.3%のAUCを達成し、従来の学習手法とディープラーニング手法を著しく上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-02T12:00:53Z) - DcardNet: Diabetic Retinopathy Classification at Multiple Levels Based
on Structural and Angiographic Optical Coherence Tomography [1.9262162668141078]
糖尿病網膜症(DR)分類の枠組みを満たすために,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく手法を提案する。
DR分類のために、適応レートドロップアウト(DcardNet)を備えた高密度かつ連続的に接続されたニューラルネットワークを設計する。
国際臨床糖尿病網膜症尺度に基づいて3つの分類レベルを作成した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-09T19:44:10Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。