網膜眼底画像を用いた緑内障の検出：包括的レビュー

コンテンツベースの画像分析とコンピュータビジョン技術は、さまざまな医療システムで病気を検出するために使用されています。ヒトの目の異常は、眼底カメラを通じて撮影された眼底画像を通じて検出されます。目の病気の中で、緑内障は神経変性疾患を引き起こす可能性がある第二の主要な要因とされています。ヒトの目内の不適切な眼圧が、この病気の主な原因と報告されています。緑内障の初期段階には症状がなく、疾患が放置されると完全な失明を引き起こす可能性があります。緑内障の早期診断は、永久的な視力喪失を防ぐことができます。ヒトの目の手動検査は可能な解決策ですが、人間の努力に依存しています。画像処理、人工知能、コンピュータビジョンを組み合わせた自動緑内障検出は、この病気の防止と検出に役立つ可能性があります。本レビュー論文では、緑内障のさまざまなタイプ、緑内障の原因、可能な治療についての詳細、一般に公開されている画像ベンチマークについての情報、パフォーマンスメトリック、デジタル画像処理、コンピュータビジョン、深層学習に基づくさまざまなアプローチについて包括的なレビューを提供することを目的としています。このレビュー論文は、低レベルの特徴抽出から深層学習に基づく最近のトレンドまで、緑内障を検出することを目指すさまざまな発表された研究モデルの詳細な研究を提示します。それぞれのアプローチの利点と欠点について詳しく議論し、各カテゴリの結果を要約するために表形式の表現を用います。結論として、緑内障を検出するための私たちの発見と可能な今後の研究方向を報告します。