抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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網膜画像品質評価は網膜疾患の診断のための必須の必要条件である。その目標は,解剖学的構造と病変が眼科医の注目を引いている網膜画像を同定することは,不良な品質の眼底像を拒絶しながら,明確かつ確実に示すことである。これに動機付けられて,眼科医が網膜画像の品質を評価し,SalStructuIQAと呼ばれる方法を提案する。最初に,自動網膜品質評価のための2つの顕著な構造。1つは,大きなサイズの光学ディスク領域と滲出液を含む大きなサイズの突出構造である。他は,主に容器を含む小さいサイズの突出構造である。次に,CNNの焦点を突出構造に変換するために,深い畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と提案した2つの顕著な構造を組み込んだ。従って,2つのCNNアーキテクチャ:二重分枝SalStructIQAと単一分岐SalStructIQAを開発した。二重分岐SalStructIQAは2つのCNN分岐を含み,1つは大サイズの突出構造によって誘導され,他方は小サイズの突出構造によって誘導される。単一分岐SalStructIQAは1つのCNN分岐を含み,それは大きなサイズと小さいサイズの顕著な構造の連結によって誘導される。Eye-Qualityデータセットに関する実験結果は,著者らの提案した二重分岐SalStructIQAが,網膜画像品質評価のための最先端の方法より優れていて,単一枝SalStructIQAは,最先端の深い網膜画像品質評価方法と比較して,非常に軽量であり,そして,まだ,競合性能を達成することを示した。【JST・京大機械翻訳】
