Fugu-MT 論文翻訳(概要): Diabetic Retinopathy Classification from Retinal Images using Machine Learning Approaches

論文の概要: Diabetic Retinopathy Classification from Retinal Images using Machine Learning Approaches

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02265v1
Date: Tue, 03 Dec 2024 08:37:28 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-04 15:48:24.253432
Title: Diabetic Retinopathy Classification from Retinal Images using Machine Learning Approaches
Title（参考訳）: 機械学習を用いた網膜画像からの糖尿病網膜症分類
Authors: Indronil Bhattacharjee, Al-Mahmud, Tareq Mahmud,
Abstract要約: 糖尿病網膜症において, 排液の性状, 血管の特性, 微小動脈瘤の特性について検討した。ステージの分類には、サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、ネイブベイズ分類器が使用される。ランダムフォレストは、それぞれ76.5%、77.2%、93.3%の精度、感度、特異度で最高である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: Diabetic Retinopathy is one of the most familiar diseases and is a diabetes complication that affects eyes. Initially, diabetic retinopathy may cause no symptoms or only mild vision problems. Eventually, it can cause blindness. So early detection of symptoms could help to avoid blindness. In this paper, we present some experiments on some features of diabetic retinopathy, like properties of exudates, properties of blood vessels and properties of microaneurysm. Using the features, we can classify healthy, mild non-proliferative, moderate non-proliferative, severe non-proliferative and proliferative stages of DR. Support Vector Machine, Random Forest and Naive Bayes classifiers are used to classify the stages. Finally, Random Forest is found to be the best for higher accuracy, sensitivity and specificity of 76.5%, 77.2% and 93.3% respectively.
Abstract（参考訳）: 糖尿病網膜症は最もよく知られた疾患の1つであり、眼に影響を及ぼす糖尿病の合併症である。当初は糖尿病網膜症は症状も軽度視力障害も起こさない。最終的には失明を引き起こす可能性がある。そのため、症状の早期発見は盲目を避けるのに役立つ。本稿では, 糖尿病性網膜症の特徴として, 吐出液の性質, 血管の性質, 微小動脈瘤の特性について述べる。これらの特徴を用いて、DRの正常、中程度の非増殖性、中程度の非増殖性、厳密な非増殖性、増殖性の段階を分類することができる。最後に、ランダムフォレストは、それぞれ76.5%、77.2%、93.3%の精度、感度、特異度で最高である。

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