Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference · 2021
Segmentation in Diabetic Retinopathy using Deeply-Supervised Multiscalar Attention.
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАНазвание и аннотация: Перевод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Basu Sanhita, Mitra Sushmita
Аннотация
Diabetic Retinopathy (DR) is a progressive chronic eye disease that leads to irreversible blindness. Detection of DR at an early stage of the disease is crucial and requires proper detection of minute DR pathologies. A novel Deeply-Supervised Multiscale Attention U-Net (Mult-Attn-U-Net) is proposed for segmentation of different DR pathologies viz. Microaneurysms (MA), Hemorrhages (HE), Soft and Hard Exudates (SE and EX). A publicly available dataset (IDRiD) is used to evaluate the performance. Comparative study with four state-of-the-art models establishes its superiority. The best segmentation accuracy obtained by the model for MA, HE, SE are 0.65, 0.70, 0.72, respectively.