論文の概要: AMDNet23: A combined deep Contour-based Convolutional Neural Network and Long Short Term Memory system to diagnose Age-related Macular Degeneration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15822v1
• Date: Wed, 30 Aug 2023 07:48:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-31 14:34:26.515362
• Title: AMDNet23: A combined deep Contour-based Convolutional Neural Network and Long Short Term Memory system to diagnose Age-related Macular Degeneration
• Title（参考訳）: AMDNet23: 加齢関連黄斑変性診断のための深層輪郭型畳み込みニューラルネットワークと長期記憶システムの組み合わせ
• Authors: Md. Aiyub Ali, Md. Shakhawat Hossain, Md.Kawar Hossain, Subhadra Soumi Sikder, Sharun Akter Khushbu, Mirajul Islam
• Abstract要約: 本研究は、畳み込み(CNN)と短期記憶(LSTM)からなるニューラルネットワークを組み合わせた深層学習システムAMDNet23を用いて、眼底部から老化性黄斑変性(AMD)疾患を自動的に検出する。 提案されたハイブリッド深度AMDNet23モデルは、AMD眼疾患の検出を実証し、実験結果は精度96.50%、特異度99.32%、感度96.5%、F1スコア96.49.0%を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In light of the expanding population, an automated framework of disease detection can assist doctors in the diagnosis of ocular diseases, yields accurate, stable, rapid outcomes, and improves the success rate of early detection. The work initially intended the enhancing the quality of fundus images by employing an adaptive contrast enhancement algorithm (CLAHE) and Gamma correction. In the preprocessing techniques, CLAHE elevates the local contrast of the fundus image and gamma correction increases the intensity of relevant features. This study operates on a AMDNet23 system of deep learning that combined the neural networks made up of convolutions (CNN) and short-term and long-term memory (LSTM) to automatically detect aged macular degeneration (AMD) disease from fundus ophthalmology. In this mechanism, CNN is utilized for extracting features and LSTM is utilized to detect the extracted features. The dataset of this research is collected from multiple sources and afterward applied quality assessment techniques, 2000 experimental fundus images encompass four distinct classes equitably. The proposed hybrid deep AMDNet23 model demonstrates to detection of AMD ocular disease and the experimental result achieved an accuracy 96.50%, specificity 99.32%, sensitivity 96.5%, and F1-score 96.49.0%. The system achieves state-of-the-art findings on fundus imagery datasets to diagnose AMD ocular disease and findings effectively potential of our method.
• Abstract（参考訳）: 拡大する人口に照らして、病気検出の自動化フレームワークは、眼疾患の診断を医師に支援し、正確で安定した、迅速な結果をもたらし、早期発見の成功率を向上させることができる。 この研究は当初、適応コントラスト強調アルゴリズム(clahe)とガンマ補正を用いて、眼底画像の品質を高めることを意図していた。 前処理技術では、CLAHEは基底像の局所コントラストを高め、ガンマ補正は関連する特徴の強度を増加させる。 本研究は、畳み込み(CNN)と短期記憶(LSTM)からなるニューラルネットワークを組み合わせた深層学習システムAMDNet23を用いて、眼底部から老化性黄斑変性(AMD)疾患を自動的に検出する。 本機構では,CNNを用いて特徴抽出を行い,LSTMを用いて特徴抽出を行う。 本研究のデータセットは,複数の情報源から収集され,2000年の実験基礎画像は4つの異なるクラスを等しく含んでいる。 提案するハイブリッド型深層amdnet23モデルはamd眼疾患の検出に有効であり、実験結果は精度96.50%、特異性99.32%、感度96.5%、f1-score96.49.0%を達成した。 本システムは,AMD眼疾患を診断するための基盤画像データセットの最先端的な発見と,本手法の有効性について検討した。

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