論文の概要: A Deep Learning-Based Unified Framework for Red Lesions Detection on Retinal Fundus Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.05021v1
• Date: Fri, 10 Sep 2021 00:12:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-19 01:44:12.491890
• Title: A Deep Learning-Based Unified Framework for Red Lesions Detection on Retinal Fundus Images
• Title（参考訳）: 網膜基底像を用いた深層学習に基づく赤色病変検出フレームワーク
• Authors: Norah Asiri, Muhammad Hussain, Fadwa Al Adel, Hatim Aboalsamh
• Abstract要約: 糖尿病性網膜症(DR)の早期徴候は,小動脈瘤 (MAs) と出血 (HMs) である。 既存の手法のほとんどは、テクスチャ、サイズ、形態の違いから、MAまたはHMのみを検出する。 そこで本研究では,小病変と大病変を同時に扱う2流レッド病変検出システムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5557219875516646
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Red-lesions, i.e., microaneurysms (MAs) and hemorrhages (HMs), are the early signs of diabetic retinopathy (DR). The automatic detection of MAs and HMs on retinal fundus images is a challenging task. Most of the existing methods detect either only MAs or only HMs because of the difference in their texture, sizes, and morphology. Though some methods detect both MAs and HMs, they suffer from the curse of dimensionality of shape and colors features and fail to detect all shape variations of HMs such as flame-shaped HM. Leveraging the progress in deep learning, we proposed a two-stream red lesions detection system dealing simultaneously with small and large red lesions. For this system, we introduced a new ROIs candidates generation method for large red lesions fundus images; it is based on blood vessel segmentation and morphological operations, and reduces the computational complexity, and enhances the detection accuracy by generating a small number of potential candidates. For detection, we adapted the Faster RCNN framework with two streams. We used pre-trained VGGNet as a bone model and carried out several extensive experiments to tune it for vessels segmentation and candidates generation, and finally learning the appropriate mapping, which yields better detection of the red lesions comparing with the state-of-the-art methods. The experimental results validated the effectiveness of the system in the detection of both MAs and HMs; the method yields higher performance for per lesion detection according to sensitivity under 4 FPIs on DiaretDB1-MA and DiaretDB1-HM datasets, and 1 FPI on e-ophtha and ROCh datasets than the state of the art methods w.r.t. various evaluation metrics. For DR screening, the system outperforms other methods on DiaretDB1-MA, DiaretDB1-HM, and e-ophtha datasets.
• Abstract（参考訳）: 微小動脈瘤(MA)と出血(HMs)は糖尿病網膜症(DR)の早期徴候である。 網膜基底画像におけるMAとHMの自動検出は難しい課題である。 既存の手法のほとんどは、テクスチャ、サイズ、形態の違いから、MAのみまたはHMのみを検出する。 いくつかの方法はMAとHMの両方を検知するが、形状と色の特徴の次元性の呪いに悩まされ、炎型HMのようなHMのすべての形状変化を検知できない。 深層学習の進歩を活かし,小病変と大病変を同時に扱う2流赤色病変検出システムを提案した。 本システムでは,血管の分節と形態的操作に基づく大規模赤色病変眼底画像のrois候補生成法を導入し,計算の複雑さを低減し,少数の候補を生成することで検出精度を向上させる。 検出には、Faster RCNNフレームワークを2つのストリームで適用しました。 骨モデルとして事前訓練されたvggnetを用い, 血管の分節化と候補発生を調整し, 最終的に適切なマッピングを学習し, 最先端の方法と比較し, 良好な赤色病変の検出を可能にした。 本手法は,ダイアレットdb1-maおよびdiaretdb1-hmデータセットの4fpi以下の感度,e-ophthaおよびrochデータセットの1fpiにおいて,種々の評価指標を用いて,各病変検出において高い精度が得られることを示す。 DRスクリーニングでは、DiaretDB1-MA、DiaretDB1-HM、e-ophthaデータセットの他の手法よりも優れている。

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