論文の概要: Feature Representation Learning for Robust Retinal Disease Detection from Optical Coherence Tomography Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.12136v1
• Date: Fri, 24 Jun 2022 07:59:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-27 14:24:33.388317
• Title: Feature Representation Learning for Robust Retinal Disease Detection from Optical Coherence Tomography Images
• Title（参考訳）: 光コヒーレンス断層画像からのロバストな網膜疾患検出のための特徴表現学習
• Authors: Sharif Amit Kamran, Khondker Fariha Hossain, Alireza Tavakkoli, Stewart Lee Zuckerbrod, Salah A. Baker
• Abstract要約: 眼科画像は、異なる網膜変性疾患を区別する自動化技術で失敗する、同一の外観の病理を含んでいる可能性がある。 本研究では,3つの学習ヘッドを持つ堅牢な疾患検出アーキテクチャを提案する。 2つのOCTデータセットによる実験結果から,提案モデルが既存の最先端モデルよりも精度,解釈可能性,堅牢性に優れ,網膜外網膜疾患の検出に有用であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Ophthalmic images may contain identical-looking pathologies that can cause failure in automated techniques to distinguish different retinal degenerative diseases. Additionally, reliance on large annotated datasets and lack of knowledge distillation can restrict ML-based clinical support systems' deployment in real-world environments. To improve the robustness and transferability of knowledge, an enhanced feature-learning module is required to extract meaningful spatial representations from the retinal subspace. Such a module, if used effectively, can detect unique disease traits and differentiate the severity of such retinal degenerative pathologies. In this work, we propose a robust disease detection architecture with three learning heads, i) A supervised encoder for retinal disease classification, ii) An unsupervised decoder for the reconstruction of disease-specific spatial information, and iii) A novel representation learning module for learning the similarity between encoder-decoder feature and enhancing the accuracy of the model. Our experimental results on two publicly available OCT datasets illustrate that the proposed model outperforms existing state-of-the-art models in terms of accuracy, interpretability, and robustness for out-of-distribution retinal disease detection.
• Abstract（参考訳）: 眼科画像は、異なる網膜変性疾患を区別する自動化技術で失敗する、同一の外観の病理を含んでいる可能性がある。 さらに、大規模な注釈付きデータセットと知識蒸留の欠如は、実環境におけるmlベースの臨床支援システムのデプロイメントを制限する可能性がある。 知識の堅牢性と伝達性を向上させるために,網膜部分空間から意味のある空間表現を抽出する機能学習モジュールが必要である。 このようなモジュールは、効果的に使用すれば、特有の疾患の特徴を検出し、そのような網膜変性病理の重症度を区別することができる。 本研究では,3つの学習ヘッドを持つ堅牢な疾患検出アーキテクチャを提案する。 一 網膜疾患分類のための監督エンコーダ 二 疾病固有の空間情報の再構成のための教師なしデコーダ、及び 三 エンコーダ・デコーダの特徴の類似性を学習し、モデルの精度を向上させるための新規表現学習モジュール。 2つのOCTデータセットによる実験結果から,提案モデルが既存の最先端モデルよりも精度,解釈可能性,堅牢性に優れ,網膜外網膜疾患の検出に有用であることが示唆された。

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