論文の概要: KFWC: A Knowledge-Driven Deep Learning Model for Fine-grained Classification of Wet-AMD

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.12386v1
• Date: Thu, 23 Dec 2021 07:01:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-24 16:31:36.852047
• Title: KFWC: A Knowledge-Driven Deep Learning Model for Fine-grained Classification of Wet-AMD
• Title（参考訳）: KFWC:Wet-AMDのきめ細かい分類のための知識駆動型ディープラーニングモデル
• Authors: Haihong E, Jiawen He, Tianyi Hu, Lifei Wang, Lifei Yuan, Ruru Zhang and Meina Song
• Abstract要約: 本稿では, 知識駆動型細粒度湿式分類モデル(KFWC)を提案する。 KFWCに入力画像の10個の病変の先行知識を導入することで,KFWCを複数ラベルの事前学習によって加速することを目指している。 実験では、AU-ROCスコアの99.71%に達するKFWCの有効性が示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.237024111368401
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automated diagnosis using deep neural networks can help ophthalmologists detect the blinding eye disease wet Age-related Macular Degeneration (AMD). Wet-AMD has two similar subtypes, Neovascular AMD and Polypoidal Choroidal Vessels (PCV). However, due to the difficulty in data collection and the similarity between images, most studies have only achieved the coarse-grained classification of wet-AMD rather than a finer-grained one of wet-AMD subtypes. To solve this issue, in this paper we propose a Knowledge-driven Fine-grained Wet-AMD Classification Model (KFWC), to classify fine-grained diseases with insufficient data. With the introduction of a priori knowledge of 10 lesion signs of input images into the KFWC, we aim to accelerate the KFWC by means of multi-label classification pre-training, to locate the decisive image features in the fine-grained disease classification task and therefore achieve better classification. Simultaneously, the KFWC can also provide good interpretability and effectively alleviate the pressure of data collection and annotation in the field of fine-grained disease classification for wet-AMD. The experiments demonstrate the effectiveness of the KFWC which reaches 99.71% in AU-ROC scores, and its considerable improvements over the data-driven w/o Knowledge and ophthalmologists, with the rates of 6.69% over the strongest baseline and 4.14% over ophthalmologists.
• Abstract（参考訳）: 深部ニューラルネットワークを用いた自動診断は、眼科医が目障りな眼疾患の加齢関連黄斑変性(AMD)を検出するのに役立つ。 Wet-AMDには2つの類似したサブタイプがあり、Neovascular AMDとPolypoidal Choroidal Vessels (PCV)がある。 しかし,データ収集の困難さや画像間の類似性から,ほとんどの研究は湿性AMDサブタイプよりも粗粒度が細かい湿性AMDの分類に留まっている。 本稿では,この問題を解決するために,kfwc (kfwc) を用いて,未十分なデータを用いて細粒度疾患を分類する手法を提案する。 KFWCに入力画像の10の病変徴候の事前知識を導入することで、KFWCを多ラベル分類事前訓練により加速し、きめ細かな疾患分類タスクにおける決定的な画像特徴を特定し、より良い分類を実現することを目指している。 同時に、kfwcは、優れた解釈性を提供し、湿式amdの細粒度疾患分類の分野でのデータ収集やアノテーションの圧力を効果的に軽減することができる。 実験では、AU-ROCスコアの99.71%に達するKFWCの有効性と、データ駆動のw/o知識と眼科医に対する大幅な改善が示され、最も強いベースラインよりも6.69%、眼科医より4.14%である。

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