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/2109.05021v5
• Date: Tue, 28 Jan 2025 22:13:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 15:51:17.963072
• Title: A Deep Learning-Based Unified Framework for Red Lesions Detection on Retinal Fundus Images
• Title（参考訳）: 網膜基底画像における赤病変検出のための深層学習に基づく統一フレームワーク
• Authors: Norah Asiri, Muhammad Hussain, Fadwa Al Adel,
• Abstract要約: 糖尿病性網膜症(DR)の早期徴候は赤髄、微小動脈瘤(MAs)、出血(HMs)である 既存の手法のほとんどは、そのテクスチャ、サイズ、形態の違いから、MAsかHMs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）: 0.5018156030818883
• License:
• Abstract: Red-lesions, 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. 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 on 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 proposed a framework with two streams. We used pretrained VGGNet as a backbone 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; it yields higher performance for per lesion detection; its sensitivity equals 0.8589 and good FROC score under 8 FPIs on DiaretDB1-MA reports FROC=0.7518, and with SN=0.7552 and good FROC score under 2,4and 8 FPIs on DiaretDB1-HM, and SN=0.8157 on e-ophtha with overall FROC=0.4537 and on ROCh dataset with FROC=0.3461 which is higher than the state-of-the art methods. For DR screening, the system performs well with good AUC on DiaretDB1-MA, DiaretDB1-HM, and e-ophtha datasets.
• Abstract（参考訳）: 赤髄、微小動脈瘤(MA)、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、そのテクスチャ、サイズ、形態の違いから、MAsかHMs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、火炎のようなHMのすべての形状変化を検出できない。 深層学習の進歩を生かして,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した。 本システムでは, 血管の分画と形態的操作をベースとした新しいROIs候補生成法を導入し, 計算複雑性を低減し, 少数の候補を生成することにより検出精度を向上させる。 検出のために,2つのストリームを持つフレームワークを提案する。 プレトレーニングしたVGGNetをバックボーンモデルとして使用し,血管のセグメンテーションと候補生成を調整し,最終的に適切なマッピングを学習した。 その感度は、DiaretDB1-MAレポートFROC=0.7518で、SN=0.7552はDiaretDB1-HMで2,4および8FPIで、SN=0.8157は、全体的なFROC=0.4537で、ROChデータセットはFROC=0.3461よりも高い。 DRスクリーニングでは、DiaretDB1-MA、DiaretDB1-HM、およびe-ophthaデータセット上で、AUCと良好に動作する。

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