論文の概要: Efficient Automated Diagnosis of Retinopathy of Prematurity by Customize CNN Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.10023v1
• Date: Fri, 14 Nov 2025 01:26:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-14 22:53:22.646472
• Title: Efficient Automated Diagnosis of Retinopathy of Prematurity by Customize CNN Models
• Title（参考訳）: CNNモデルによる未熟児網膜症の効率的な自動診断
• Authors: Farzan Saeedi, Sanaz Keshvari, Nasser Shoeibi,
• Abstract要約: 我々は,高精度かつ効率的なROP検出のためのCNNベースのアプローチの精細化と評価に重点を置いている。 その結果, 事前訓練したモデルよりもCNNモデルの方が優れており, 精度が向上し, F1スコアが向上した。 我々は、これらのモデルを専用のソフトウェアやハードウェア構成にデプロイする可能性を示し、臨床現場で貴重な診断支援として有用であることを強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper encompasses an in-depth examination of Retinopathy of Prematurity (ROP) diagnosis, employing advanced deep learning methodologies. Our focus centers on refining and evaluating CNN-based approaches for precise and efficient ROP detection. We navigate the complexities of dataset curation, preprocessing strategies, and model architecture, aligning with research objectives encompassing model effectiveness, computational cost analysis, and time complexity assessment. Results underscore the supremacy of tailored CNN models over pre-trained counterparts, evident in heightened accuracy and F1-scores. Implementation of a voting system further enhances performance. Additionally, our study reveals the potential of the proposed customized CNN model to alleviate computational burdens associated with deep neural networks. Furthermore, we showcase the feasibility of deploying these models within dedicated software and hardware configurations, highlighting their utility as valuable diagnostic aids in clinical settings. In summary, our discourse significantly contributes to ROP diagnosis, unveiling the efficacy of deep learning models in enhancing diagnostic precision and efficiency.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,高度な深層学習手法を用いて,未熟児網膜症(ROP)の診断を詳細に検討する。 本研究は, 高精度かつ効率的なROP検出のためのCNNベースのアプローチの精細化と評価に重点を置いている。 我々は、データセットキュレーション、前処理戦略、モデルアーキテクチャの複雑さをナビゲートし、モデルの有効性、計算コスト分析、時間複雑性評価を含む研究目標と整合する。 その結果, 事前訓練したモデルよりもCNNモデルの方が優れており, 精度が向上し, F1スコアが向上した。 投票システムの実装により、さらに性能が向上する。 さらに,本研究では,深層ニューラルネットワークによる計算負担を軽減するため,提案したCNNモデルの可能性を明らかにした。 さらに、これらのモデルを専用のソフトウェアやハードウェア構成にデプロイする可能性を示し、臨床現場で有用な診断支援としての有用性を強調した。 要約すると,本論文はROP診断に大きく貢献し,診断精度と効率を向上させるためのディープラーニングモデルの有効性を明らかにした。

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