論文の概要: Distributional Shifts in Automated Diabetic Retinopathy Screening

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.11822v1
• Date: Sun, 25 Jul 2021 15:03:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-28 00:37:39.933008
• Title: Distributional Shifts in Automated Diabetic Retinopathy Screening
• Title（参考訳）: 糖尿病網膜症自動スクリーニングにおける分布変化
• Authors: Jay Nandy and Wynne Hsu and Mong Li Lee
• Abstract要約: ディープラーニングモデルは糖尿病網膜症スクリーニングにおいて網膜画像が参照可能かどうかを自動的に検出するために開発されている。 それらの分類精度は、入力画像がトレーニング分布から分布的にシフトするにつれて低下する。 本稿では,この問題に対処するためのディリクレ事前ネットワークベースのフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.28930119096275
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning-based models are developed to automatically detect if a retina image is `referable' in diabetic retinopathy (DR) screening. However, their classification accuracy degrades as the input images distributionally shift from their training distribution. Further, even if the input is not a retina image, a standard DR classifier produces a high confident prediction that the image is `referable'. Our paper presents a Dirichlet Prior Network-based framework to address this issue. It utilizes an out-of-distribution (OOD) detector model and a DR classification model to improve generalizability by identifying OOD images. Experiments on real-world datasets indicate that the proposed framework can eliminate the unknown non-retina images and identify the distributionally shifted retina images for human intervention.
• Abstract（参考訳）: 深層学習に基づくモデルは、糖尿病網膜症(DR)スクリーニングにおいて網膜像が「参照可能」かどうかを自動的に検出するために開発された。 しかし、入力画像がトレーニング分布から分散的にシフトするにつれて、分類精度は低下する。 さらに、入力が網膜画像でない場合でも、標準DR分類器は画像が「参照可能」であることを高い信頼度で予測する。 本稿では,この問題に対処するためにdirichlet prior network-based frameworkを提案する。 オフ・オブ・ディストリビューション(OOD)検出器モデルとDR分類モデルを用いて、OOD画像の識別により一般化性を向上させる。 実世界のデータセットに関する実験は、提案されたフレームワークが未知の非網膜画像を排除し、人間の介入のために分布シフトした網膜画像を識別できることを示している。

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