論文の概要: Ocular Disease Classification Using CNN with Deep Convolutional Generative Adversarial Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10334v1
- Date: Fri, 14 Feb 2025 17:47:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-17 14:45:49.101237
- Title: Ocular Disease Classification Using CNN with Deep Convolutional Generative Adversarial Network
- Title（参考訳）: Deep Convolutional Generative Adversarial Network を用いた眼疾患の分類
- Authors: Arun Kunwar, Dibakar Raj Pant, Jukka Heikkonen, Rajeev Kanth,
- Abstract要約: 我々は,CNNに基づく分類モデルの訓練のためのデータセットを合成するために,GANに基づくデータ生成手法を提案する。
モデル分類の精度を元の眼画像と比較すると、近視の精度は78.6%、緑内障の88.6%、白内障の84.6%、全体分類の精度は84.6%である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: The Convolutional Neural Network (CNN) has shown impressive performance in image classification because of its strong learning capabilities. However, it demands a substantial and balanced dataset for effective training. Otherwise, networks frequently exhibit over fitting and struggle to generalize to new examples. Publicly available dataset of fundus images of ocular disease is insufficient to train any classification model to achieve satisfactory accuracy. So, we propose Generative Adversarial Network(GAN) based data generation technique to synthesize dataset for training CNN based classification model and later use original disease containing ocular images to test the model. During testing the model classification accuracy with the original ocular image, the model achieves an accuracy rate of 78.6% for myopia, 88.6% for glaucoma, and 84.6% for cataract, with an overall classification accuracy of 84.6%.
- Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、その強力な学習能力のために、画像分類において印象的な性能を示している。
しかし、効果的なトレーニングには、実質的でバランスの取れたデータセットが必要である。
そうでなければ、ネットワークはしばしば、新しい例に適合し、一般化するのに苦労する。
眼疾患の眼底画像のデータセットは、十分な精度を達成するために分類モデルを訓練するには不十分である。
そこで我々は,CNNに基づく分類モデルの訓練のためのデータセットを合成するためのGANベースのデータ生成手法を提案し,その後,眼画像を含む原疾患を用いてモデルを検証した。
モデル分類の精度を元の眼画像と比較すると、近視の精度は78.6%、緑内障の88.6%、白内障の84.6%、全体分類の精度は84.6%である。
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