論文の概要: Novel Fundus Image Preprocessing for Retcam Images to Improve Deep Learning Classification of Retinopathy of Prematurity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02524v1
• Date: Mon, 6 Feb 2023 01:44:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-07 17:49:59.936705
• Title: Novel Fundus Image Preprocessing for Retcam Images to Improve Deep Learning Classification of Retinopathy of Prematurity
• Title（参考訳）: 未熟児網膜症の深部学習分類を改善するための新しいretcam画像前処理法
• Authors: Sajid Rahim, Kourosh Sabri, Anna Ells, Alan Wassyng, Mark Lawford, Linyang Chu, Wenbo He
• Abstract要約: 未熟児網膜症(英: Retinopathy of Prematurity、ROP)は、目の網膜に損傷があるため失明する眼疾患である。 本稿では,事前学習フレームワークを用いた新しい基礎前処理手法を提案する。 我々は、プラス病97.65%、ステージ病89.44%、ゾーン病90.24%の精度を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.712022214667025
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retinopathy of Prematurity (ROP) is a potentially blinding eye disorder because of damage to the eye's retina which can affect babies born prematurely. Screening of ROP is essential for early detection and treatment. This is a laborious and manual process which requires trained physician performing dilated ophthalmological examination which can be subjective resulting in lower diagnosis success for clinically significant disease. Automated diagnostic methods can assist ophthalmologists increase diagnosis accuracy using deep learning. Several research groups have highlighted various approaches. This paper proposes the use of new novel fundus preprocessing methods using pretrained transfer learning frameworks to create hybrid models to give higher diagnosis accuracy. The evaluations show that these novel methods in comparison to traditional imaging processing contribute to higher accuracy in classifying Plus disease, Stages of ROP and Zones. We achieve accuracy of 97.65% for Plus disease, 89.44% for Stage, 90.24% for Zones
• Abstract（参考訳）: 未熟児網膜症(英: retinopathy of prematurity, rop)は、未熟児に影響を及ぼす網膜の損傷による眼疾患である。 ROPのスクリーニングは早期発見と治療に不可欠である。 これは精力的で手作業による作業であり、臨床上重要な疾患の診断成功率を低下させる主観的な眼科検査を訓練された医師が行う必要がある。 自動診断法は、深層学習を用いて眼科医が診断精度を向上させるのに役立つ。 いくつかの研究グループが様々なアプローチを強調している。 本稿では,事前学習フレームワークを用いた新しい基礎前処理手法を用いてハイブリッドモデルを構築し,診断精度を高めることを提案する。 従来の画像処理と比較して,これらの手法がPlus病の分類,ROPの段階,ゾーンの分類において高い精度に寄与することを示す。 我々は、プラス病97.65%、ステージ89.44%、ゾーン90.24%の精度を達成する

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