Fugu-MT 論文翻訳(概要): Detection of keratoconus Diseases using deep Learning

論文の概要: Detection of keratoconus Diseases using deep Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01996v1
Date: Fri, 3 Nov 2023 15:49:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-06 13:48:12.844995
Title: Detection of keratoconus Diseases using deep Learning
Title（参考訳）: 深層学習による角膜疾患の検出
Authors: AKM Enzam-Ul Haque, Golam Rabbany, Md. Siam
Abstract要約: 最も重篤な角膜疾患の1つとして、角膜は早期に診断が困難であり、失明を引き起こすことがある。ディープラーニングのアプローチの1つであるCNNは、角膜を正確にタイムリーに診断するための、特に有望なツールとして最近光を当てている。本研究は,異なるD-CNNモデルを用いて角膜関連疾患の同定を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: One of the most serious corneal disorders, keratoconus is difficult to diagnose in its early stages and can result in blindness. This illness, which often appears in the second decade of life, affects people of all sexes and races. Convolutional neural networks (CNNs), one of the deep learning approaches, have recently come to light as particularly promising tools for the accurate and timely diagnosis of keratoconus. The purpose of this study was to evaluate how well different D-CNN models identified keratoconus-related diseases. To be more precise, we compared five different CNN-based deep learning architectures (DenseNet201, InceptionV3, MobileNetV2, VGG19, Xception). In our comprehensive experimental analysis, the DenseNet201-based model performed very well in keratoconus disease identification in our extensive experimental research. This model outperformed its D-CNN equivalents, with an astounding accuracy rate of 89.14% in three crucial classes: Keratoconus, Normal, and Suspect. The results demonstrate not only the stability and robustness of the model but also its practical usefulness in real-world applications for accurate and dependable keratoconus identification. In addition, D-CNN DenseNet201 performs extraordinarily well in terms of precision, recall rates, and F1 scores in addition to accuracy. These measures validate the model's usefulness as an effective diagnostic tool by highlighting its capacity to reliably detect instances of keratoconus and to reduce false positives and negatives.
Abstract（参考訳）: 最も重篤な角膜疾患の1つであるケラトコヌスは、早期診断が困難であり、盲目になる可能性がある。この病気は、人生の2年目によく現れ、あらゆる性別や人種の人々に影響を与えます。ディープラーニングのアプローチのひとつである畳み込みニューラルネットワーク(convolutional neural networks, cnns)は、最近、ケラトコヌスの正確かつタイムリーな診断のための有望なツールとして注目されるようになった。本研究の目的は、異なるD-CNNモデルが角膜関連疾患をどのように同定するかを評価することである。より正確には、CNNベースの5つの異なるディープラーニングアーキテクチャ(DenseNet201、InceptionV3、MobileNetV2、VGG19、Xception)を比較した。包括的実験解析では,drknet201を用いたモデルがケラトコヌス病の同定に非常に有効であった。このモデルは、Keratoconus、Normal、Suspectの3つの重要なクラスで89.14%の精度で、D-CNNの同等性能を上回った。その結果, モデルの安定性と頑健性だけでなく, 実世界のケラトコヌス同定における実用的有用性が示された。さらに、D-CNN DenseNet201は精度に加えて、精度、リコールレート、F1スコアの点で極めてよく動作する。これらの測定は、ケラトコヌスのインスタンスを確実に検出し、偽陽性と陰性を減らす能力を強調し、効果的な診断ツールとしてのモデルの有用性を評価する。

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