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Survey on recent developments in automatic detection of diabetic retinopathy - 04/03/21

Enquête sur les récents développements en matière de détection automatique de la rétinopathie diabétique

Doi : 10.1016/j.jfo.2020.08.009 
A. Bilal , G. Sun, S. Mazhar
 Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Chaoyang District, Beijing 100124, China 

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Summary

Diabetic retinopathy (DR) is a disease facilitated by the rapid spread of diabetes worldwide. DR can blind diabetic individuals. Early detection of DR is essential to restoring vision and providing timely treatment. DR can be detected manually by an ophthalmologist, examining the retinal and fundus images to analyze the macula, morphological changes in blood vessels, hemorrhage, exudates, and/or microaneurysms. This is a time consuming, costly, and challenging task. An automated system can easily perform this function by using artificial intelligence, especially in screening for early DR. Recently, much state-of-the-art research relevant to the identification of DR has been reported. This article describes the current methods of detecting non-proliferative diabetic retinopathy, exudates, hemorrhage, and microaneurysms. In addition, the authors point out future directions in overcoming current challenges in the field of DR research.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Résumé

La rétinopathie diabétique (RD) est une maladie facilitée par la propagation rapide du diabète dans le monde. La rétinopathie diabétique peut rendre aveugle les personnes diabétiques. La détection précoce de la rétinopathie diabétique est essentielle pour restaurer la vision et fournir un traitement en temps utile. La RD peut être détectée par un ophtalmologiste, en examinant les images de la rétine et du fond d’œil pour analyser la macula, les changements morphologiques des vaisseaux sanguins, les hémorragies, les exsudats et/ou les microanévrismes. Il s’agit cependant d’un examen long, coûteux et difficile. Un système automatisé peut facilement remplir cette fonction en utilisant l’intelligence artificielle, en particulier pour le dépistage précoce de la RD. Récemment, de nombreuses recherches concernant l’identification de la maladie de Parkinson ont été signalées. Cet article décrit les méthodes actuelles de détection de la rétinopathie diabétique non proliférative, des exsudats, des hémorragies et des microanévrismes. En outre, les auteurs soulignent les orientations futures pour surmonter les défis actuels dans le domaine de la recherche sur la RD.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Ophthalmology, Diabetic retinopathy, Fundus images, Deep learning, Artificial intelligence, Machine learning

Mots clés : Ophtalmologie, Rétinopathie diabétique, Images du fond d’œil, Deep learning, Intelligence artificielle, Machine learning


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Vol 44 - N° 3

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