論文の概要: Diagnosis of diabetic retinopathy using machine learning & deep learning technique
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16250v1
- Date: Mon, 25 Nov 2024 10:09:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-26 14:24:59.231218
- Title: Diagnosis of diabetic retinopathy using machine learning & deep learning technique
- Title（参考訳）: 機械学習とディープラーニングを用いた糖尿病網膜症の診断
- Authors: Eric Shah, Jay Patel, Mr. Vishal Katheriya, Parth Pataliya,
- Abstract要約: 本稿では,物体検出と機械学習の分類技術を用いた新しい基礎検出手法を提案する。
我々は、YOLO_V8を用いて、眼底画像の物体検出を行い、光ディスク、光カップ、病変などの関心領域(ROI)を特定する。
次に、病理徴候の有無に基づいて、機械学習SVM分類アルゴリズムを用いてROIを異なるDRステージに分類する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4218593777811082
- License:
- Abstract: Fundus images are widely used for diagnosing various eye diseases, such as diabetic retinopathy, glaucoma, and age-related macular degeneration. However, manual analysis of fundus images is time-consuming and prone to errors. In this report, we propose a novel method for fundus detection using object detection and machine learning classification techniques. We use a YOLO_V8 to perform object detection on fundus images and locate the regions of interest (ROIs) such as optic disc, optic cup and lesions. We then use machine learning SVM classification algorithms to classify the ROIs into different DR stages based on the presence or absence of pathological signs such as exudates, microaneurysms, and haemorrhages etc. Our method achieves 84% accuracy and efficiency for fundus detection and can be applied for retinal fundus disease triage, especially in remote areas around the world.
- Abstract（参考訳）: 眼底画像は糖尿病網膜症、緑内障、加齢に伴う黄斑変性などの様々な眼疾患の診断に広く用いられている。
しかし,眼底画像の手動解析には時間がかかり,誤りが生じる傾向にある。
本稿では,物体検出と機械学習の分類技術を用いた新しい基礎検出手法を提案する。
我々は、YOLO_V8を用いて、眼底画像の物体検出を行い、光ディスク、光カップ、病変などの関心領域(ROI)を特定する。
次に、機械学習SVM分類アルゴリズムを用いて、排出物、微小動脈瘤、出血などの病理症状の有無に基づいて、ROIを異なるDRステージに分類する。
本手法は,眼底診断の精度と効率を84%向上し,特に世界中の遠隔地において網膜性眼底症トリアージに応用できる。
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