Exploring Deep Learning Techniques for Glaucoma Detection: A Comprehensive Review

要約

緑内障は世界中で視力喪失の主な原因の 1 つであるため、正確かつ効率的な検出方法が必要です。
従来の手動検出アプローチには、コスト、時間、主観性の点で制限があります。
深層学習アプローチの最近の開発は、網膜眼底画像から関連する特徴を検出することにより緑内障検出を自動化する可能性を実証しています。
この記事では、緑内障のセグメンテーション、分類、検出に使用される最先端の深層学習手法の包括的な概要を説明します。
最近の研究を分析することで、これらの技術の有効性と限界が評価され、重要な発見が強調され、さらなる研究の可能性のある領域が特定されます。
深層学習アルゴリズムを使用すると、緑内障検出の有効性、有用性、精度が大幅に向上する可能性があります。
この研究の結果は、自動緑内障検出の継続的な進歩に貢献し、患者の転帰を改善し、緑内障の世界的負担を軽減することに影響を及ぼします。

要約(オリジナル)

Glaucoma is one of the primary causes of vision loss around the world, necessitating accurate and efficient detection methods. Traditional manual detection approaches have limitations in terms of cost, time, and subjectivity. Recent developments in deep learning approaches demonstrate potential in automating glaucoma detection by detecting relevant features from retinal fundus images. This article provides a comprehensive overview of cutting-edge deep learning methods used for the segmentation, classification, and detection of glaucoma. By analyzing recent studies, the effectiveness and limitations of these techniques are evaluated, key findings are highlighted, and potential areas for further research are identified. The use of deep learning algorithms may significantly improve the efficacy, usefulness, and accuracy of glaucoma detection. The findings from this research contribute to the ongoing advancements in automated glaucoma detection and have implications for improving patient outcomes and reducing the global burden of glaucoma.

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