論文の概要: GlaLSTM: A Concurrent LSTM Stream Framework for Glaucoma Detection via Biomarker Mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15555v2
• Date: Thu, 27 Mar 2025 22:22:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-31 15:29:59.282826
• Title: GlaLSTM: A Concurrent LSTM Stream Framework for Glaucoma Detection via Biomarker Mining
• Title（参考訳）: GlaLSTM: バイオマーカーマイニングによる緑内障検出のためのコンカレントLSTMストリームフレームワーク
• Authors: Cheng Huang, Weizheng Xie, Jian Zhou, Tsengdar Lee, Karanjit Kooner, Jia Zhang,
• Abstract要約: 緑内障検出のための新しいLSTMストリームフレームワークであるGlaLSTMを提案する。 画像から緑内障を主に検出する従来のCNNベースのモデルとは異なり、GlaLSTMはより深い解釈性を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.856860259247283
• License:
• Abstract: Glaucoma is a complex group of eye diseases marked by optic nerve damage, commonly linked to elevated intraocular pressure and biomarkers like retinal nerve fiber layer thickness. Understanding how these biomarkers interact is crucial for unraveling glaucoma's underlying mechanisms. In this paper, we propose GlaLSTM, a novel concurrent LSTM stream framework for glaucoma detection, leveraging latent biomarker relationships. Unlike traditional CNN-based models that primarily detect glaucoma from images, GlaLSTM provides deeper interpretability, revealing the key contributing factors and enhancing model transparency. This approach not only improves detection accuracy but also empowers clinicians with actionable insights, facilitating more informed decision-making. Experimental evaluations confirm that GlaLSTM surpasses existing state-of-the-art methods, demonstrating its potential for both advanced biomarker analysis and reliable glaucoma detection.
• Abstract（参考訳）: 緑内障(英: Glaucoma)は、視神経損傷を特徴とする眼疾患の複雑なグループであり、眼圧上昇と網膜神経線維層厚などのバイオマーカーとの関連が一般的である。 これらのバイオマーカーがどのように相互作用するかを理解することは、緑内障の基盤となるメカニズムを解明するために重要である。 本稿では,緑内障検出のための新しいLSTMストリームフレームワークであるGlaLSTMを提案する。 画像から緑内障を主に検出する従来のCNNベースのモデルとは異なり、GlaLSTMはより深い解釈可能性を提供し、重要な要因を明らかにし、モデルの透明性を高める。 このアプローチは、検出精度を向上するだけでなく、医師に実用的な洞察を与え、より情報的な意思決定を促進する。 実験的評価により、GlasTMは既存の最先端手法を超越し、高度なバイオマーカー分析と信頼できる緑内障検出の両方の可能性を示した。

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