Fugu-MT 論文翻訳(概要): Detecting Severity of Diabetic Retinopathy from Fundus Images: A Transformer Network-based Review

論文の概要: Detecting Severity of Diabetic Retinopathy from Fundus Images: A Transformer Network-based Review

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00973v2
Date: Sat, 8 Jun 2024 05:50:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-12 06:08:09.373089
Title: Detecting Severity of Diabetic Retinopathy from Fundus Images: A Transformer Network-based Review
Title（参考訳）: 眼底画像による糖尿病網膜症の重症度検出 : Transformer Network による検討
Authors: Tejas Karkera, Chandranath Adak, Soumi Chattopadhyay, Muhammad Saqib,
Abstract要約: 糖尿病網膜症(DR)は世界中の重要な問題の一つと考えられている。本稿では,DRの重大度ステージの自動理解について述べる。我々は、網膜画像の重要な特徴を捉えるために、トランスフォーマーに基づく学習モデルを採用し、微調整する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3217592635033124
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Diabetic Retinopathy (DR) is considered one of the significant concerns worldwide, primarily due to its impact on causing vision loss among most people with diabetes. The severity of DR is typically comprehended manually by ophthalmologists from fundus photography-based retina images. This paper deals with an automated understanding of the severity stages of DR. In the literature, researchers have focused on this automation using traditional machine learning-based algorithms and convolutional architectures. However, the past works hardly focused on essential parts of the retinal image to improve the model performance. In this study, we adopt and fine-tune transformer-based learning models to capture the crucial features of retinal images for a more nuanced understanding of DR severity. Additionally, we explore the effectiveness of image transformers to infer the degree of DR severity from fundus photographs. For experiments, we utilized the publicly available APTOS-2019 blindness detection dataset, where the performances of the transformer-based models were quite encouraging.
Abstract（参考訳）: 糖尿病網膜症(DR: Diabetic Retinopathy)は、主に糖尿病患者の視力喪失に影響を及ぼす原因の一つと考えられている。 DRの重症度は通常、眼科医によって眼底写真に基づく網膜画像から手動で解釈される。本稿では、DRの重大度ステージの自動理解を扱う。文献では、従来の機械学習ベースのアルゴリズムと畳み込みアーキテクチャを用いて、この自動化に焦点を当てている。しかし、過去の研究は、モデル性能を改善するために網膜画像の本質的な部分にはほとんど焦点を当てていなかった。本研究では, 網膜画像の重要な特徴を捉えるために, 直交変換器を用いた学習モデルを導入し, DR重大性のより微妙な理解を目的とした。さらに,基礎写真からDR重大度を推定するための画像トランスフォーマーの有効性について検討した。実験では,APTOS-2019ブラインドネス検出データセットを用いて,トランスフォーマーモデルの性能を高く評価した。

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