論文の概要: LDMRes-Net: Enabling Real-Time Disease Monitoring through Efficient Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06145v1
• Date: Fri, 9 Jun 2023 10:34:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 20:48:54.559149
• Title: LDMRes-Net: Enabling Real-Time Disease Monitoring through Efficient Image Segmentation
• Title（参考訳）: LDMRes-Net:効率的な画像分割によるリアルタイム疾患モニタリングの実現
• Authors: Shahzaib Iqbal, Tariq M. Khan, Musaed Alhussein, Syed S. Naqvi, Muhammad Usman, and Khursheed Aurangzeb
• Abstract要約: 網膜眼疾患は、早期に診断や治療を受けなければ、両眼で不可逆的な視力喪失を引き起こす可能性がある。 複数のラベルと特徴を持つ網膜画像をセグメント化するための現在のディープラーニングアルゴリズムは、不適切な検出精度と一般化性の欠如に悩まされている。 セグメンテーション性能を向上させるために,2つの多重残差接続を特徴とする軽量で効率的なネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5787939851305457
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retinal eye diseases can lead to irreversible vision loss in both eyes if not diagnosed and treated earlier. Owing to the complexities of retinal diseases, the likelihood that retinal images would contain two or more abnormalities is very high. The current deep learning algorithms used for segmenting retinal images with multiple labels and features suffer from inadequate detection accuracy and a lack of generalizability. In this paper, we propose a lightweight and efficient network, featuring dual multi-residual connections to enhance segmentation performance while minimizing computational cost. The proposed network is evaluated on eight publicly available retinal image datasets and achieved promising segmentation results, which demonstrate the effectiveness of the proposed network for retinal image analysis tasks. The proposed network's lightweight and efficient design makes it a promising candidate for real-time retinal image analysis applications.
• Abstract（参考訳）: 網膜眼疾患は、早期に診断や治療を受けなければ、両眼で不可逆的な視力喪失を引き起こす可能性がある。 網膜疾患の複雑さのため、網膜画像が2つ以上の異常を含む可能性が非常に高い。 現在のディープラーニングアルゴリズムでは、複数のラベルと特徴を持つ網膜画像をセグメント化するのに、不十分な検出精度と一般化性の欠如に苦しんでいる。 本稿では,計算コストを最小化しつつセグメント化性能を向上させるために,マルチレジシデント接続を2つ備えた軽量かつ効率的なネットワークを提案する。 提案ネットワークは, 公開されている8つの網膜画像データセット上で評価され, 提案ネットワークが網膜画像解析タスクに有効であることを示す, 有望なセグメンテーション結果が得られた。 提案するネットワークの軽量かつ効率的な設計は、リアルタイム網膜画像解析アプリケーションに有望な候補となる。

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