論文の概要: AI-Driven Approaches for Glaucoma Detection -- A Comprehensive Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15947v1
- Date: Mon, 21 Oct 2024 12:26:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-22 13:19:35.478815
- Title: AI-Driven Approaches for Glaucoma Detection -- A Comprehensive Review
- Title（参考訳）: 緑内障検出のためのAI駆動アプローチ - 総合的なレビュー
- Authors: Yuki Hagiwara, Octavia-Andreaa Ciora, Maureen Monnet, Gino Lancho, Jeanette Miriam Lorenz,
- Abstract要約: コンピュータ支援診断システム(CADx)は、臨床医が早期に緑内障の正確な診断を支援するための有望なツールとして登場した。
本稿では,緑内障の診断にCADxシステムで使用されるAI技術の概要を概観する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.09320657506524149
- License:
- Abstract: The diagnosis of glaucoma plays a critical role in the management and treatment of this vision-threatening disease. Glaucoma is a group of eye diseases that cause blindness by damaging the optic nerve at the back of the eye. Often called "silent thief of sight", it exhibits no symptoms during the early stages. Therefore, early detection is crucial to prevent vision loss. With the rise of Artificial Intelligence (AI), particularly Deep Learning (DL) techniques, Computer-Aided Diagnosis (CADx) systems have emerged as promising tools to assist clinicians in accurately diagnosing glaucoma early. This paper aims to provide a comprehensive overview of AI techniques utilized in CADx systems for glaucoma diagnosis. Through a detailed analysis of current literature, we identify key gaps and challenges in these systems, emphasizing the need for improved safety, reliability, interpretability, and explainability. By identifying research gaps, we aim to advance the field of CADx systems especially for the early diagnosis of glaucoma, in order to prevent any potential loss of vision.
- Abstract（参考訳）: 緑内障の診断は、この視力低下疾患の管理と治療において重要な役割を担っている。
緑内障(英: Glaucoma)は、眼の後方の視神経を損傷することで失明を引き起こす眼疾患の一群である。
しばしば「サイレント・ファイター・オブ・ヴィジュアリー」と呼ばれ、初期の段階では症状がない。
したがって、早期検出は視力喪失を防ぐために不可欠である。
人工知能(AI)の台頭、特にディープラーニング(DL)技術により、コンピュータ支援診断(CADx)システムは、臨床医が早期に緑内障の正確な診断を行うための有望なツールとして登場した。
本稿では,緑内障の診断にCADxシステムで使用されるAI技術の概要を概観する。
現在の文献の詳細な分析を通じて,これらのシステムにおける重要なギャップと課題を特定し,安全性,信頼性,解釈可能性,説明可能性の向上の必要性を強調した。
特に緑内障の早期診断のためにCADxシステムの分野での進歩をめざして,視力の喪失を防ぐことを目的としている。
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