論文の概要: Multi-Disease Detection in Retinal Imaging based on Ensembling Heterogeneous Deep Learning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14660v1
• Date: Fri, 26 Mar 2021 18:02:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-30 15:17:25.291550
• Title: Multi-Disease Detection in Retinal Imaging based on Ensembling Heterogeneous Deep Learning Models
• Title（参考訳）: 異種深層学習モデルを用いた網膜イメージングにおけるマルチディセーゼ検出
• Authors: Dominik M\"uller, I\~naki Soto-Rey and Frank Kramer
• Abstract要約: 網膜イメージングのための革新的なマルチディセーゼ検出パイプラインを提案する。 当社のパイプラインには、転送学習、クラス重み付け、リアルタイム画像増強、焦点損失利用などの最先端の戦略が含まれます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Preventable or undiagnosed visual impairment and blindness affect billion of people worldwide. Automated multi-disease detection models offer great potential to address this problem via clinical decision support in diagnosis. In this work, we proposed an innovative multi-disease detection pipeline for retinal imaging which utilizes ensemble learning to combine the predictive capabilities of several heterogeneous deep convolutional neural network models. Our pipeline includes state-of-the-art strategies like transfer learning, class weighting, real-time image augmentation and Focal loss utilization. Furthermore, we integrated ensemble learning techniques like heterogeneous deep learning models, bagging via 5-fold cross-validation and stacked logistic regression models. Through internal and external evaluation, we were able to validate and demonstrate high accuracy and reliability of our pipeline, as well as the comparability with other state-of-the-art pipelines for retinal disease prediction.
• Abstract（参考訳）: 予防可能または未診断の視覚障害と盲目は世界中の何十億もの人々に影響を与えます。 自動多変量検出モデルは、診断における臨床診断支援を通じてこの問題に対処する大きな可能性を秘めている。 本研究では,複数の不均一な深層畳み込みニューラルネットワークモデルの予測能力を組み合わせたアンサンブル学習を用いた,革新的な網膜イメージング用マルチディセーゼ検出パイプラインを提案する。 私たちのパイプラインには、転送学習、クラス重み付け、リアルタイム画像拡張、焦点損失利用といった最先端の戦略が含まれています。 さらに,異種ディープラーニングモデルや5倍のクロスバリデーション,積み重ねロジスティック回帰モデルといったアンサンブル学習手法を統合した。 内的および外的評価により、網膜疾患予測のための他の最先端パイプラインとの互換性と同様に、パイプラインの精度と信頼性を検証および実証することができた。

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