論文の概要: Exploring Deep Learning Techniques for Glaucoma Detection: A Comprehensive Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01425v1
• Date: Thu, 2 Nov 2023 17:39:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-03 12:21:33.125959
• Title: Exploring Deep Learning Techniques for Glaucoma Detection: A Comprehensive Review
• Title（参考訳）: 緑内障検出のための深層学習手法の概観
• Authors: Aized Amin Soofi, Fazal-e-Amin
• Abstract要約: 緑内障は、世界中の視覚障害の主要な原因の1つである。 近年のディープラーニング手法の発展は緑内障検出の自動化の可能性を示している。 ディープラーニングアルゴリズムの使用は、緑内障検出の有効性、有用性、精度を大幅に向上させる可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Glaucoma is one of the primary causes of vision loss around the world, necessitating accurate and efficient detection methods. Traditional manual detection approaches have limitations in terms of cost, time, and subjectivity. Recent developments in deep learning approaches demonstrate potential in automating glaucoma detection by detecting relevant features from retinal fundus images. This article provides a comprehensive overview of cutting-edge deep learning methods used for the segmentation, classification, and detection of glaucoma. By analyzing recent studies, the effectiveness and limitations of these techniques are evaluated, key findings are highlighted, and potential areas for further research are identified. The use of deep learning algorithms may significantly improve the efficacy, usefulness, and accuracy of glaucoma detection. The findings from this research contribute to the ongoing advancements in automated glaucoma detection and have implications for improving patient outcomes and reducing the global burden of glaucoma.
• Abstract（参考訳）: 緑内障は世界中の視覚障害の主要な原因の1つであり、正確かつ効率的な検出方法を必要とする。 従来の手動検出アプローチは、コスト、時間、主観性の面で制限がある。 近年のディープラーニングアプローチの発展は網膜基底画像から関連する特徴を検出することにより緑内障検出の自動化の可能性を示している。 本稿では,緑内障の分類,分類,検出に使用される最先端の深層学習手法について概説する。 近年の研究では,これらの手法の有効性と限界が評価され,重要な知見が浮き彫りにされ,さらなる研究の可能性を秘めている。 深層学習アルゴリズムの使用は緑内障検出の有効性、有用性、正確性を大幅に改善する可能性がある。 本研究の知見は緑内障自動検出の継続的な進歩に寄与し,患者の予後改善と緑内障の世界的な負担軽減に寄与する。

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