Detection and Classification of Diabetic Retinopathy using Deep Learning Algorithms for Segmentation to Facilitate Referral Recommendation for Test and Treatment Prediction

要約

この研究論文は、潜在的な失明につながる糖尿病の重篤な合併症である糖尿病性網膜症（DR）の重大な課題に取り組んでいます。
提案された方法論は、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) による転移学習を活用して、1 枚の眼底写真を使用した自動 DR 検出を行い、APTOS 2019 失明検出コンペティションで 2 次加重カッパ スコア 0.92546 という高い有効性を実証しました。
この論文では、特に CNN に焦点を当て、古典的なコンピュータ ビジョン手法からディープ ラーニング アプローチまで、DR 検出に関する既存の文献をレビューしています。
これは、研究のギャップを特定し、推奨事項を生成し、Web アプリケーションのコンテキスト内で動的な相互作用を理解するために、事前トレーニング済みの大規模言語モデルとセグメント化された画像入力を統合する際の探索の欠如を強調します。目的には、包括的な DR 検出手法の開発、モデル統合の探索、パフォーマンスの評価が含まれます。
この方法論には、データの前処理、データの拡張、およびセグメンテーションのための U-Net ニューラル ネットワーク アーキテクチャの使用が含まれます。
U-Net モデルは、血管、硬性および軟性滲出液、出血、微小動脈瘤、光ディスクなどの網膜構造を効率的にセグメント化します。
Jaccard、F1、再現率、精度、精度の高い評価スコアは、網膜病理評価における診断能力を向上させるモデルの可能性を強調しています。この研究の成果は、糖尿病性網膜症との闘いにおけるタイムリーな診断と介入を通じて患者の転帰を改善することが期待されています。
医用画像解析の分野に大きく貢献しました。

要約(オリジナル)

This research paper addresses the critical challenge of diabetic retinopathy (DR), a severe complication of diabetes leading to potential blindness. The proposed methodology leverages transfer learning with convolutional neural networks (CNNs) for automatic DR detection using a single fundus photograph, demonstrating high effectiveness with a quadratic weighted kappa score of 0.92546 in the APTOS 2019 Blindness Detection Competition. The paper reviews existing literature on DR detection, spanning classical computer vision methods to deep learning approaches, particularly focusing on CNNs. It identifies gaps in the research, emphasizing the lack of exploration in integrating pretrained large language models with segmented image inputs for generating recommendations and understanding dynamic interactions within a web application context.Objectives include developing a comprehensive DR detection methodology, exploring model integration, evaluating performance through competition ranking, contributing significantly to DR detection methodologies, and identifying research gaps.The methodology involves data preprocessing, data augmentation, and the use of a U-Net neural network architecture for segmentation. The U-Net model efficiently segments retinal structures, including blood vessels, hard and soft exudates, haemorrhages, microaneurysms, and the optical disc. High evaluation scores in Jaccard, F1, recall, precision, and accuracy underscore the model’s potential for enhancing diagnostic capabilities in retinal pathology assessment.The outcomes of this research hold promise for improving patient outcomes through timely diagnosis and intervention in the fight against diabetic retinopathy, marking a significant contribution to the field of medical image analysis.

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