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/2302.02524v5
- Date: Mon, 17 Jun 2024 16:41:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-19 13:20:03.825879
- Title: Novel Fundus Image Preprocessing for Retcam Images to Improve Deep Learning Classification of Retinopathy of Prematurity
- Title（参考訳）: 未熟児網膜症の深層学習分類を改善するリトカム画像のための新しい基礎画像前処理法
- 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.408949958349055
- 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. Captured ROP Retcam images suffer from poor quality. This paper proposes the use of improved novel fundus preprocessing methods using pretrained transfer learning frameworks to create hybrid models to give higher diagnosis accuracy. Once trained and validated, the evaluations showed that these novel methods in comparison to traditional imaging processing contribute to better and in many aspects higher accuracy in classifying Plus disease, Stages of ROP and Zones in comparison to peer papers.
- Abstract（参考訳）: 未熟児網膜症(英: Retinopathy of Prematurity、ROP)は、未熟児に影響を与える眼の網膜の損傷により失明する可能性のある眼疾患である。
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、臨床上重要な疾患の診断成功率を低下させる原因となる主観的な拡張眼科検査を訓練された医師に要求する、退屈で手動のプロセスである。
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。
キャプチャされたROPリトカム画像は、品質の低下に悩まされる。
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。
評価の結果、従来の画像処理と比較して、Plus病、ROPのステージ、およびゾーンの分類において、これらの新しい手法が、ピアペーパーと比較して、多くの面で、より良い精度に寄与することが確認された。
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