論文の概要: Leveraging Semi-Supervised Graph Learning for Enhanced Diabetic Retinopathy Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00824v1
• Date: Sat, 2 Sep 2023 04:42:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 00:55:03.458389
• Title: Leveraging Semi-Supervised Graph Learning for Enhanced Diabetic Retinopathy Detection
• Title（参考訳）: 糖尿病網膜症検出のための半監督グラフ学習の活用
• Authors: D. Dhinakaran, L. Srinivasan, D. Selvaraj, S. M. Udhaya Sankar
• Abstract要約: 糖尿病網膜症(DR: Diabetic Retinopathy)は、早期発見と治療の急激な必要性を浮き彫りにしている。 機械学習(ML)技術の最近の進歩は、DR検出における将来性を示しているが、ラベル付きデータの可用性は、しばしばパフォーマンスを制限している。 本研究では,DR検出に適したSemi-Supervised Graph Learning SSGLアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diabetic Retinopathy (DR) is a significant cause of blindness globally, highlighting the urgent need for early detection and effective treatment. Recent advancements in Machine Learning (ML) techniques have shown promise in DR detection, but the availability of labeled data often limits their performance. This research proposes a novel Semi-Supervised Graph Learning SSGL algorithm tailored for DR detection, which capitalizes on the relationships between labelled and unlabeled data to enhance accuracy. The work begins by investigating data augmentation and preprocessing techniques to address the challenges of image quality and feature variations. Techniques such as image cropping, resizing, contrast adjustment, normalization, and data augmentation are explored to optimize feature extraction and improve the overall quality of retinal images. Moreover, apart from detection and diagnosis, this work delves into applying ML algorithms for predicting the risk of developing DR or the likelihood of disease progression. Personalized risk scores for individual patients are generated using comprehensive patient data encompassing demographic information, medical history, and retinal images. The proposed Semi-Supervised Graph learning algorithm is rigorously evaluated on two publicly available datasets and is benchmarked against existing methods. Results indicate significant improvements in classification accuracy, specificity, and sensitivity while demonstrating robustness against noise and outlie rs.Notably, the proposed algorithm addresses the challenge of imbalanced datasets, common in medical image analysis, further enhancing its practical applicability.
• Abstract（参考訳）: 糖尿病網膜症(DR: Diabetic Retinopathy)は、早期発見と治療の緊急の必要性を浮き彫りにしている。 機械学習(ML)技術の最近の進歩は、DR検出における将来性を示しているが、ラベル付きデータの可用性は、しばしばパフォーマンスを制限している。 本研究は、ラベル付きデータとラベルなしデータの関係を利用して精度を高める、DR検出に適した新しい半スーパービジョングラフ学習SSGLアルゴリズムを提案する。 この作業は、画像の品質と特徴の変化の課題に対処するために、データ拡張と前処理技術の調査から始まる。 画像トリミング、リサイズ、コントラスト調整、正規化、データ拡張などの技術を用いて、特徴抽出を最適化し、網膜画像の全体的な品質を改善する。 さらに, 本研究は, 診断と診断を別にして, drの発症リスクや疾患進展の可能性を予測するためのmlアルゴリズムの適用に資する。 患者の個人化リスクスコアは、人口統計情報、医療履歴、網膜画像を含む総合的な患者データを用いて生成される。 提案する半教師付きグラフ学習アルゴリズムは、2つの公開データセット上で厳密に評価され、既存の手法に対してベンチマークされる。 提案アルゴリズムは, 医用画像解析に共通する不均衡データセットの課題に対処し, 実用性の向上を図りつつ, 分類精度, 特異性, 感度の大幅な向上を図っている。

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