論文の概要: Segmentation of Blood Vessels, Optic Disc Localization, Detection of
Exudates and Diabetic Retinopathy Diagnosis from Digital Fundus Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.04345v1
- Date: Sat, 9 Jul 2022 22:26:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-12 15:41:56.102184
- Title: Segmentation of Blood Vessels, Optic Disc Localization, Detection of
Exudates and Diabetic Retinopathy Diagnosis from Digital Fundus Images
- Title（参考訳）: デジタルファウンダス画像による血管の分別,視神経の局在,排尿物の検出,糖尿病網膜症診断
- Authors: Soham Basu, Sayantan Mukherjee, Ankit Bhattacharya, Anindya Sen
- Abstract要約: 糖尿病網膜症(英: Diabetic Retinopathy, DR)は、慢性糖尿病の合併症の一つで、世界有数の失明の原因の一つである。
本稿では, DR, viz. 血管および排出液の特徴を抽出する改良的, 堅牢な方法に焦点を当てた。
血管のセグメンテーション、光ディスクの局在、DCNNはそれぞれ95.93%、98.77%、75.73%である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Diabetic Retinopathy (DR) is a complication of long-standing, unchecked
diabetes and one of the leading causes of blindness in the world. This paper
focuses on improved and robust methods to extract some of the features of DR,
viz. Blood Vessels and Exudates. Blood vessels are segmented using multiple
morphological and thresholding operations. For the segmentation of exudates,
k-means clustering and contour detection on the original images are used.
Extensive noise reduction is performed to remove false positives from the
vessel segmentation algorithm's results. The localization of Optic Disc using
k-means clustering and template matching is also performed. Lastly, this paper
presents a Deep Convolutional Neural Network (DCNN) model with 14 Convolutional
Layers and 2 Fully Connected Layers, for the automatic, binary diagnosis of DR.
The vessel segmentation, optic disc localization and DCNN achieve accuracies of
95.93%, 98.77% and 75.73% respectively. The source code and pre-trained model
are available https://github.com/Sohambasu07/DR_2021
- Abstract（参考訳）: 糖尿病網膜症(英: Diabetic Retinopathy, DR)は、慢性糖尿病の合併症の一つで、世界有数の失明の原因の1つである。
本稿では,DR,vizの特徴を抽出するための改良されたロバストな手法に焦点を当てた。
血管と吐き出します
血管は複数の形態学的およびしきい値操作を用いて分節される。
排他物のセグメンテーションには、元の画像上のk平均クラスタリングと輪郭検出を用いる。
船体セグメンテーションアルゴリズムの結果から偽陽性を除去するために、広範雑音低減を行う。
k平均クラスタリングとテンプレートマッチングを用いた光学ディスクの局在化も行った。
最後に、DRの自動二値診断のための14の畳み込み層と2の完全連結層を備えたディープ畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)モデルを提案する。
ソースコードと事前トレーニングされたモデルはhttps://github.com/sohambasu07/dr_2021
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