@article { author = {Maadi, Fatemeh and Faraji, Neda and Hassannejad Bibalan, Mohammadreza}, title = {An Efficient Method for Early Glaucoma Screening based on Calculating Optic Cup to Disc Ratio Using Convolutional Neural Networks}, journal = {Journal of Machine Vision and Image Processing}, volume = {8}, number = {3}, pages = {27-43}, year = {2021}, publisher = {Iranian Society of Machine Vision and Image Processing}, issn = {2383-1197}, eissn = {2383-1197}, doi = {}, abstract = {Early diagnosis and treatment of glaucoma can prevent the progression of this disease and the sudden loss of vision. Glaucoma affects the optic disc and optic cup located inside the optic disc. In this paper, first, the optic disc is localized and then segmentation of optic disc and cup is performed to diagnose based on the optic cup to disc ratio (CDR). A Faster Region-based Convolutional Neural Network (Faster-RCNN) with the pre-trained ResNet50 network is used for the optic disc localization step. The segmentation step is performed by the modified U-Net architecture using the SE-ResNet50 network as its encoding layers, and finally CDR is evaluated. The Drishti-GS1 and RIM-ONE v3 databases are used to train and test the proposed method and the MESSIDOR database is only used in the test phase. In addition, for segmentation of optic disc and cup, two approaches are proposed to consider the optic disc and cup annotations in the Drishti-GS1 data set’s ground truth. In the second proposed approach and according to the F1-score criteria, the result of optic cup and disc segmentation for Drishti-GS1 data set is 0.93 and 0.97, respectively, for RIM-ONE v3 data set is 0.79 and 0.95, respectively, and for MESSIDOR data set is 0.84 and 0.93, respectively, which is competitive with other works.}, keywords = {Deep Learning,Convolutional Neural Networks,Glaucoma,optic cup to disc ratio,Segmentation}, title_fa = {یک روش کارا برای غربالگری اولیه بیماری گلوکوم بر اساس محاسبه‌ نسبت کاپ به دیسک نوری با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی}, abstract_fa = {تشخیص و درمان به‌موقع بیماری گلوکوم می‌تواند از پیشروی این بیماری و از دست‌دادن ناگهانی بینایی جلوگیری کند. گلوکوم دیسک و کاپ نوری را که درون دیسک قرار دارد تحت تأثیر قرار می‌دهد. در این مقاله ابتدا به محلی‌سازی دیسک نوری پرداخته شده و سپس قطعه‌بندی دیسک و کاپ نوری به‌منظور تشخیص براساس نسبت کاپ به دیسک نوری (CDR) انجام می‌شود. برای مرحله محلی‌سازی دیسک از شبکه عصبی کانولوشنی مبتنی بر ناحیه سریعتر (Faster-RCNN) با شبکه پیش‌آموزش‌دیده ResNet50 استفاده می‌شود. مرحله قطعه‌بندی توسط معماری U-Net اصلاح‌شده با استفاده از شبکه SE-ResNet50 در قسمت کدگذار آن اجرا شده و در نهایت CDR مورد ارزیابی قرار می‌گیرد. پایگاه‌های داده Drishti-GS1 و RIM-ONE v3 برای آموزش و تست روش پیشنهادی و دسته‌داده MESSIDOR صرفا در مرحله تست بکار رفته است. همچنین به‌منظور قطعه‌بندی کاپ و دیسک نوری دو رویکرد برای درنظرگرفتن حاشیه‌نویسی کاپ و دیسک نوری در حقیقت مبنای دسته‌داده Drishti-GS1 پیشنهاد می‌شود. در رویکرد پیشنهادی دوم و طبق معیار  F1-score، نتیجه قطعه‌بندی کاپ و دیسک نوری برای دسته‌داده Drishti-GS1 به‌ترتیب 0.93 و 0.97، برای دسته‌داده RIM-ONE v3 به ترتیب 0.79 و 0.95 و برای دسته‌داده MESSIDOR به ترتیب 0.84 و 0.93 بدست آمده که قابل رقابت با سایر کارها است.}, keywords_fa = {یادگیری عمیق,شبکه‌های عصبی کانولوشنی,گلوکوم,نسبت کاپ به دیسک نوری,قطعه‌بندی}, url = {https://jmvip.sinaweb.net/article_126000.html}, eprint = {https://jmvip.sinaweb.net/article_126000_5e3098307eed1365c4d0c783abbd325a.pdf} }