Deep learning for retinal disease detection surveys
Other Title(s)
طرق التعلم العميق في الكشف عن أمراض شبكية العين : دراسة استقصائية
Joint Authors
Ahmad, Manar Yunus
Ahmad, Ata Allah Salih
Source
al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics
Issue
Vol. 16, Issue 2 (31 Dec. 2022), pp.1-9, 9 p.
Publisher
University of Mosul College of Computer Science and Mathematics
Publication Date
2022-12-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
9
Main Subjects
Abstract AR
بعد تحليل صورة شبكية العين أمرا ضروريا لتصنيف أمراض الشبكية مثل الضمور البقعي المرتبط بالعمر، و اعتلال الشبكية السكري، و أورام الشبكية، و البقعة البقعية، و التهاب الشبكية الصباغي، و انفصال الشبكية.
ان الاكتشاف المبكر لمثل هذه الأمراض مهم جدا كونه يساهم في التخفيف من الآثار المستقبلية لهذه الأمراض.
قام العديد من الباحثين بتطوير العديد من الأساليب للكشف التلقائي عن معالم الشبكية و أمراضها.
لقد فتحت الثورة الحالية في تقنيات التعلم العميق الأفق للباحثين في مجال طب العيون.
هذه الورقة هي مراجعة شاملة لتقنيات التعلم العميق المطبقة لتصنيف صور الشبكية ، و علم الأمراض ، و علامات شبكية العين ، و تصنيف الأمراض.
تستند هذه المراجعة إلى مؤشرات مثل الحساسية و المنطقة تحت منحنى ROC و النوعية و درجة F و الدقة.
Abstract EN
Retinal image analysis is crucial for The classification of retinal diseases such as "Age Related Macular Degeneration (AMD)", "Diabetic Retinopathy (DR)", "Retinoblastoma", "Macular Bunker", "Retinitis Pigmentosa", and "Retinal Detachment".
The early detection of such diseases is important insofar as it contributes in mitigating future implications.
Many approaches have been developed in the literature for auto-detecting of retinal landmarks and pathologies.
The current revolution in deep learning techniques has opened the horizon for researchers in the field of ophthalmology.
This paper is a comprehensive review of the deep learning techniques applied for the classification of retinal images, pathology, retinal landmarks, and disease classification.
This review is based on indicators such as sensitivity, Area under ROC curve, specificity, F score, and accuracy.
American Psychological Association (APA)
Ahmad, Ata Allah Salih& Ahmad, Manar Yunus. 2022. Deep learning for retinal disease detection surveys. al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics،Vol. 16, no. 2, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1493478
Modern Language Association (MLA)
Ahmad, Ata Allah Salih& Ahmad, Manar Yunus. Deep learning for retinal disease detection surveys. al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics Vol. 16, no. 2 (2022), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1493478
American Medical Association (AMA)
Ahmad, Ata Allah Salih& Ahmad, Manar Yunus. Deep learning for retinal disease detection surveys. al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics. 2022. Vol. 16, no. 2, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1493478
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 8-9
Record ID
BIM-1493478