Deep-learning-based automatic computer-aided diagnosis system for diabetic retinopathy

Romany F. Mansour

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자료유형: 학술저널

저자정보: Romany F. Mansour (New Valley - Assiut University)

저널정보: 대한의용생체공학회 Biomedical Engineering Letters (BMEL) Biomedical Engineering Letters (BMEL) Vol.8 No.1

발행연도: 2018.1

수록면: 41 - 57 (17page)

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The high-pace rise in advanced computing andimaging systems has given rise to a new research dimensioncalled computer-aided diagnosis (CAD) system forvarious biomedical purposes. CAD-based diabeticretinopathy (DR) can be of paramount significance toenable early disease detection and diagnosis decision. Considering the robustness of deep neural networks(DNNs) to solve highly intricate classification problems, inthis paper, AlexNet DNN, which functions on the basis ofconvolutional neural network (CNN), has been applied toenable an optimal DR CAD solution. The DR modelapplies a multilevel optimization measure that incorporatespre-processing, adaptive-learning-based Gaussian mixturemodel (GMM)-based concept region segmentation, connectedcomponent-analysis-based region of interest (ROI)localization, AlexNet DNN-based highly dimensional featureextraction, principle component analysis (PCA)- andlinear discriminant analysis (LDA)-based feature selection,and support-vector-machine-based classification to ensureoptimal five-class DR classification. The simulation resultswith standard KAGGLE fundus datasets reveal that theproposed AlexNet DNN-based DR exhibits a better performancewith LDA feature selection, where it exhibits aDR classification accuracy of 97.93% with FC7 features,whereas with PCA, it shows 95.26% accuracy. Comparativeanalysis with spatial invariant feature transform (SIFT)technique (accuracy—94.40%) based DR feature extractionalso confirms that AlexNet DNN-based DR outperformsSIFT-based DR.

참고문헌 (51)

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Early Treatment Diabetic Retinopathy Study Research Group / 1991 / Grading diabetic retinopathy from stereoscopic color fundus photographs-an extension of the modified Airlie House classification. ETDRS report number 10 / Ophthalmol 98:786~806

Philip S / 2007 / The efficacy of automated disease/no disease grading for diabetic retinopathy in a systematic screening programme / Br J Ophthalmol 91(11):1512~1517

Fleming AD / 2011 / The evidence for automated grading in diabetic retinopathy screening / Curr Diabetes Rev 7:246~252

Mookiah MRK / 2013 / Computer-aided diagnosis of diabetic retinopathy: a review / Comput Biol Med 43(12):2136~2155

Fukushima K / 1980 / Neocognitron: a self-organizing neural network model for a mechanism of pattern recognition una_ected by shift in position / Biol Cybern 36(4):193~202

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