論文の概要: Strategy for Rapid Diabetic Retinopathy Exposure Based on Enhanced Feature Extraction Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04724v1
• Date: Mon, 8 May 2023 14:17:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 14:10:57.118138
• Title: Strategy for Rapid Diabetic Retinopathy Exposure Based on Enhanced Feature Extraction Processing
• Title（参考訳）: 機能抽出処理の強化による糖尿病網膜症早期曝露の戦略
• Authors: V. Banupriya and S. Anusuya
• Abstract要約: 本研究の目的は, 糖尿病網膜症の診断を改善するために, 時間的DR識別のための深層学習モデルを開発することである。 提案モデルでは,早期に網膜画像から様々な病変を検出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the modern world, one of the most severe eye infections brought on by diabetes is known as diabetic retinopathy, which will result in retinal damage, and, thus, lead to blindness. Diabetic retinopathy can be well treated with early diagnosis. Retinal fundus images of humans are used to screen for lesions in the retina. However, detecting DR in the early stages is challenging due to the minimal symptoms. Furthermore, the occurrence of diseases linked to vascular anomalies brought on by DR aids in diagnosing the condition. Nevertheless, the resources required for manually identifying the lesions are high. Similarly, training for Convolutional Neural Networks is more time-consuming. This proposed research aims to improve diabetic retinopathy diagnosis by developing an enhanced deep learning model for timely DR identification that is potentially more accurate than existing CNN-based models. The proposed model will detect various lesions from retinal images in the early stages. First, characteristics are retrieved from the retinal fundus picture and put into the EDLM for classification. For dimensionality reduction, EDLM is used. Additionally, the classification and feature extraction processes are optimized using the stochastic gradient descent optimizer. The EDLM effectiveness is assessed on the KAG GLE dataset with 3459 retinal images, and results are compared over VGG16, VGG19, RESNET18, RESNET34, and RESNET50.
• Abstract（参考訳）: 現代の世界では、糖尿病によって引き起こされる最も深刻な眼感染症の1つは糖尿病網膜症と呼ばれ、網膜の損傷を招き、視覚障害を引き起こす。 糖尿病網膜症は早期診断に有効である。 ヒトの網膜底画像は、網膜の病変をスクリーニングするために使用される。 しかし, 早期にDRを検出することは, 症状の少ないため困難である。 さらに、DR補助薬による血管異常に関連する疾患の発生は、その病態の診断に寄与する。 それでも、手動で病変を特定するのに必要な資源は高い。 同様に、畳み込みニューラルネットワークのトレーニングはより時間がかかる。 本研究は,既存のcnnモデルよりも精度の高い時間的dr識別のための拡張深層学習モデルの開発により,糖尿病網膜症診断を改善することを目的としている。 提案モデルでは,早期に網膜画像から様々な病変を検出する。 まず、網膜基底像から特徴を抽出し、EDLMに分類する。 次元低減にはEDLMを用いる。 さらに,確率勾配降下最適化器を用いて分類と特徴抽出を最適化する。 EDLMの有効性は、3459枚の網膜画像を持つKAG GLEデータセットで評価され、VGG16、VGG19、RESNET18、RESNET34、RESNET50と比較される。

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