論文の概要: Improving Classification of Retinal Fundus Image Using Flow Dynamics
Optimized Deep Learning Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00294v1
- Date: Sat, 29 Apr 2023 16:11:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-02 16:03:54.825643
- Title: Improving Classification of Retinal Fundus Image Using Flow Dynamics
Optimized Deep Learning Methods
- Title（参考訳）: フローダイナミクス最適化深層学習法を用いた網膜眼底画像の分類の改善
- Authors: V. Banupriya, S. Anusuya
- Abstract要約: 糖尿病網膜症(英: Diabetic Retinopathy, DR)は、糖尿病において網膜に存在する血管網を損傷する障害である。
経験豊富な臨床医は、疾患の特定に使用される画像中の腫瘍を識別する必要があるため、カラー・ファンドス画像を用いてDR診断を行うのにしばらく時間がかかる可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Diabetic Retinopathy (DR) refers to a barrier that takes place in diabetes
mellitus damaging the blood vessel network present in the retina. This may
endanger the subjects' vision if they have diabetes. It can take some time to
perform a DR diagnosis using color fundus pictures because experienced
clinicians are required to identify the tumors in the imagery used to identify
the illness. Automated detection of the DR can be an extremely challenging
task. Convolutional Neural Networks (CNN) are also highly effective at
classifying images when applied in the present situation, particularly compared
to the handmade and functionality methods employed. In order to guarantee high
results, the researchers also suggested a cutting-edge CNN model that might
determine the characteristics of the fundus images. The features of the CNN
output were employed in various classifiers of machine learning for the
proposed system. This model was later evaluated using different forms of deep
learning methods and Visual Geometry Group (VGG) networks). It was done by
employing the images from a generic KAGGLE dataset. Here, the River Formation
Dynamics (RFD) algorithm proposed along with the FUNDNET to detect retinal
fundus images has been employed. The investigation's findings demonstrated that
the approach performed better than alternative approaches.
- Abstract（参考訳）: 糖尿病網膜症(英: diabetes retinopathy、dr)は、網膜に存在する血管ネットワークを損傷する糖尿病の障害である。
これは糖尿病を患っている場合、被験者の視覚を危険にさらす可能性がある。
経験豊富な臨床医は、疾患の特定に使用する画像中の腫瘍を識別する必要があるため、色眼底写真を用いてdr診断を行うのに時間がかかる。
DRの自動検出は非常に難しい作業である。
畳み込みニューラルネットワーク(cnn)は、現在の状況において、特に手作りや機能的手法と比較して、画像の分類に非常に有効である。
高い結果を保証するため、研究者たちは基礎画像の特徴を決定するための最先端のcnnモデルも提案した。
cnn出力の特徴は,提案システムにおける機械学習の各種分類器に応用された。
このモデルは後に異なる形態の深層学習法と視覚幾何学群(vgg)ネットワークを用いて評価された。
これは、一般的なKAGGLEデータセットのイメージを使用することで実現された。
ここでは, 網膜眼底像検出のためのファンネットとともに, 河川形成ダイナミクス (rfd) アルゴリズムが提案されている。
調査の結果、アプローチは代替アプローチよりも優れていることが示された。
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