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J-GLOBAL ID：202002247804480252   整理番号：20A2624241

深層学習を用いたカラー眼底画像を用いた糖尿病性網膜症スクリーニングのためのコンピュータ支援診断(CAD)システム【JST・京大機械翻訳】

Computer-assisted diagnosis (CAD) system for Diabetic Retinopathy screening using color fundus images using Deep learning

著者 (4件)： Memari Nogol (Universiti Putra Malaysia,Faculty of Engineering,Department of Computer & communication systems,Selangor,Malaysia) ,  Abdollahi Saranaz (Vali-e-Asr University of Rafsanjan,Department of Computer Science,Rafsanjan,Iran) ,  Ganzagh Mahdi Maghrouni (Parsian Institute of Higher Education,Faculty of Engineering,Department of Software Engineering,Qazvin,Iran) ,  Moghbel Mehrdad (Malaysia-Japan International Institute of Technology, Universiti Teknologi Malaysia,Kuala Lumpur,Malaysia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： SCOReD  ページ： 69-73  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 糖尿病は重大な医学的状態であり,糖尿病の定期的スクリーニングは,治療選択肢が糖尿病の初期段階において最も有効であるので非常に重要である。網膜のディジタルイメージングはスクリーニングのための低コスト方法として考慮され,網膜基底画像で可視する糖尿病関連病理を利用する糖尿病の早期徴候を自動的に検出するために,コンピュータに基づく画像処理技術と組み合わせて使用できる。本研究は,罹患した人口の50%まで集団のスクリーニングを支援するための新規コンピュータ支援診断(CAD)システムが糖尿病を意識しないことを提示する。さらに,これらのスクリーニングは,症状を示す場合,眼科医に紹介された患者によるいくつかの訓練を受けるオプトメトリーによって行われることが多い。スクリーニング中にオプトメスターを援助するコンピュータ支援診断システムは,第2の意見を提供し,疑わしい病理を強調することにより,糖尿病患者の検出率を大きく増加させることができる。最も高い検出率を達成するために,ハイブリッド機械学習方式を,AdaBoost分類器と深い学習を結合することによって,本研究で提案した。提案した計算機支援診断システムは血管のセグメンテーションから始まる。次に,マイクロ動脈瘤と滲出液を画像からセグメンテーションする。次に,統計的および地域的特徴を,第1,第2および高次画像特徴を用いて抽出した。深い学習フレームワークは,他の機械学習技術と比較して,優れた文脈分析能力を持つので,追加の統計的画像記述子を抽出するのに利用される。最後に,最も有益な特徴を,すべての特徴を分析し,患者の条件に関してオペレータを知らせるAdaBoost分類器による最小冗長性最大関連性特徴選択アプローチによって選択した。Ethereumスウォームブロックチェーンベースの分散クラウドファイルストレージは,患者情報と関連画像にアクセスするために,安全なストレージ嗅覚を有する提案CADユーザを提供する。分類の感度,特異性および精度は,臨床条件下で測定される。健康管理,政府,および公共利用者はこのプロジェクトから最も利益を受ける。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *網膜 ,  *学習 ,  嗅覚 ,  セグメンテーション ,  オペレータ ,  血管 ,  *計算機診断 ,  *糖尿病 ,  画像処理 ,  特徴選択 ,  健康管理 ,  *スクリーニング ,  病理 ,  *コンピュータ ,  機械学習

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 深層学習 ,  カラー ,  眼底画像 ,  糖尿病性網膜症 ,  スクリーニング ,  コンピュータ支援診断 ,  CAD