![](/images/graphics-bg.png)
Exudate Detection for Diabetic Retinopathy Using Pretrained Convolutional Neural Networks
المؤلفون المشاركون
Mateen, Muhammad
Wen, Junhao
Nasrullah, Nasrullah
Sun, Song
Hayat, Shaukat
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-04-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In the field of ophthalmology, diabetic retinopathy (DR) is a major cause of blindness.
DR is based on retinal lesions including exudate.
Exudates have been found to be one of the signs and serious DR anomalies, so the proper detection of these lesions and the treatment should be done immediately to prevent loss of vision.
In this paper, pretrained convolutional neural network- (CNN-) based framework has been proposed for the detection of exudate.
Recently, deep CNNs were individually applied to solve the specific problems.
But, pretrained CNN models with transfer learning can utilize the previous knowledge to solve the other related problems.
In the proposed approach, initially data preprocessing is performed for standardization of exudate patches.
Furthermore, region of interest (ROI) localization is used to localize the features of exudates, and then transfer learning is performed for feature extraction using pretrained CNN models (Inception-v3, Residual Network-50, and Visual Geometry Group Network-19).
Moreover, the fused features from fully connected (FC) layers are fed into the softmax classifier for exudate classification.
The performance of proposed framework has been analyzed using two well-known publicly available databases such as e-Ophtha and DIARETDB1.
The experimental results demonstrate that the proposed pretrained CNN-based framework outperforms the existing techniques for the detection of exudates.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Mateen, Muhammad& Wen, Junhao& Nasrullah, Nasrullah& Sun, Song& Hayat, Shaukat. 2020. Exudate Detection for Diabetic Retinopathy Using Pretrained Convolutional Neural Networks. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142563
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Mateen, Muhammad…[et al.]. Exudate Detection for Diabetic Retinopathy Using Pretrained Convolutional Neural Networks. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142563
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Mateen, Muhammad& Wen, Junhao& Nasrullah, Nasrullah& Sun, Song& Hayat, Shaukat. Exudate Detection for Diabetic Retinopathy Using Pretrained Convolutional Neural Networks. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142563
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1142563
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)