論文の概要: Enhancing Eye Disease Diagnosis with Deep Learning and Synthetic Data Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17755v1
• Date: Thu, 25 Jul 2024 04:09:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-26 15:17:52.233720
• Title: Enhancing Eye Disease Diagnosis with Deep Learning and Synthetic Data Augmentation
• Title（参考訳）: 深層学習と合成データ拡張による眼疾患診断の強化
• Authors: Saideep Kilaru, Kothamasu Jayachandra, Tanishka Yagneshwar, Suchi Kumari,
• Abstract要約: 本稿では,糖尿病網膜症の早期発見と管理を目的としたアンサンブル学習手法を提案する。 提案したモデルはAPTOSデータセット上でテストされ、以前のモデルと比較して検証精度(99%)の優位性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, the focus is on improving the diagnosis of diabetic retinopathy (DR) using machine learning and deep learning technologies. Researchers have explored various approaches, including the use of high-definition medical imaging, AI-driven algorithms such as convolutional neural networks (CNNs) and generative adversarial networks (GANs). Among all the available tools, CNNs have emerged as a preferred tool due to their superior classification accuracy and efficiency. Although the accuracy of CNNs is comparatively better but it can be improved by introducing some hybrid models by combining various machine learning and deep learning models. Therefore, in this paper, an ensemble learning technique is proposed for early detection and management of DR with higher accuracy. The proposed model is tested on the APTOS dataset and it is showing supremacy on the validation accuracy ($99\%)$ in comparison to the previous models. Hence, the model can be helpful for early detection and treatment of the DR, thereby enhancing the overall quality of care for affected individuals.
• Abstract（参考訳）: 近年、機械学習とディープラーニング技術を用いて糖尿病網膜症(DR)の診断を改善することに注力している。 研究者は、高解像度の医療イメージング、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のようなAI駆動アルゴリズム、GAN(Generative Adversarial Network)など、さまざまなアプローチを探求してきた。 利用可能なツールの中で、CNNはより優れた分類精度と効率のために好まれるツールとして登場した。 CNNの精度は比較的優れているが、様々な機械学習モデルとディープラーニングモデルを組み合わせることで、いくつかのハイブリッドモデルを導入することで改善できる。 そこで本研究では,DRの早期検出と管理を高精度に行うためのアンサンブル学習手法を提案する。 提案したモデルはAPTOSデータセット上でテストされ、以前のモデルと比較して検証精度(99\%)の優位性を示している。 したがって、このモデルはDRの早期発見と治療に役立ち、患児に対するケアの全体的な品質を高めることができる。

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