Fugu-MT 論文翻訳(概要): Detection and Classification of Diabetic Retinopathy using Deep Learning Algorithms for Segmentation to Facilitate Referral Recommendation for Test and Treatment Prediction

論文の概要: Detection and Classification of Diabetic Retinopathy using Deep Learning Algorithms for Segmentation to Facilitate Referral Recommendation for Test and Treatment Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02759v1
Date: Fri, 5 Jan 2024 11:19:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-08 15:18:55.102747
Title: Detection and Classification of Diabetic Retinopathy using Deep Learning Algorithms for Segmentation to Facilitate Referral Recommendation for Test and Treatment Prediction
Title（参考訳）: 深層学習アルゴリズムを用いた糖尿病網膜症の診断と分類 : 検査・治療予測のためのレファラーレコメンデーションを容易にするためのセグメンテーション
Authors: Manoj S H, Arya A Bosale
Abstract要約: 本研究は糖尿病網膜症(DR)の臨床的課題について考察する。提案手法は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたトランスファーラーニングを利用して、単一の基礎写真を用いた自動DR検出を行う。 Jaccard、F1、リコール、精度、精度の高評価スコアは、網膜病理評価における診断能力を高めるモデルの可能性を示している。
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: This research paper addresses the critical challenge of diabetic retinopathy (DR), a severe complication of diabetes leading to potential blindness. The proposed methodology leverages transfer learning with convolutional neural networks (CNNs) for automatic DR detection using a single fundus photograph, demonstrating high effectiveness with a quadratic weighted kappa score of 0.92546 in the APTOS 2019 Blindness Detection Competition. The paper reviews existing literature on DR detection, spanning classical computer vision methods to deep learning approaches, particularly focusing on CNNs. It identifies gaps in the research, emphasizing the lack of exploration in integrating pretrained large language models with segmented image inputs for generating recommendations and understanding dynamic interactions within a web application context.Objectives include developing a comprehensive DR detection methodology, exploring model integration, evaluating performance through competition ranking, contributing significantly to DR detection methodologies, and identifying research gaps.The methodology involves data preprocessing, data augmentation, and the use of a U-Net neural network architecture for segmentation. The U-Net model efficiently segments retinal structures, including blood vessels, hard and soft exudates, haemorrhages, microaneurysms, and the optical disc. High evaluation scores in Jaccard, F1, recall, precision, and accuracy underscore the model's potential for enhancing diagnostic capabilities in retinal pathology assessment.The outcomes of this research hold promise for improving patient outcomes through timely diagnosis and intervention in the fight against diabetic retinopathy, marking a significant contribution to the field of medical image analysis.
Abstract（参考訳）: 糖尿病網膜症 (dr) は, 糖尿病の重篤な合併症であり, 失明の可能性を秘めている。提案手法は, APTOS 2019 Blindness Detection Competitionにおいて, 2次重み付きカッパスコア0.92546で高い有効性を示すために, 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた伝達学習を活用している。本稿では,古典的コンピュータビジョン手法から深層学習へのアプローチ,特にcnnに着目したdr検出に関する既存の文献を概説する。 It identifies gaps in the research, emphasizing the lack of exploration in integrating pretrained large language models with segmented image inputs for generating recommendations and understanding dynamic interactions within a web application context.Objectives include developing a comprehensive DR detection methodology, exploring model integration, evaluating performance through competition ranking, contributing significantly to DR detection methodologies, and identifying research gaps.The methodology involves data preprocessing, data augmentation, and the use of a U-Net neural network architecture for segmentation. U-Netモデルは、血管、硬質および軟質の排出物、出血、微小動脈瘤、光学ディスクを含む網膜構造を効率的に分割する。 jaccard, f1, recall, precision, and accuracyの評価スコアは, 網膜病理評価における診断能力向上のためのモデルの潜在能力を裏付けるものである。本研究の結果は, 糖尿病網膜症との闘いにおいて, 適度な診断と介入を通じて患者の予後を改善することが期待されている。

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