論文の概要: An Ensemble Method to Automatically Grade Diabetic Retinopathy with Optical Coherence Tomography Angiography Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06265v1
• Date: Mon, 12 Dec 2022 22:06:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-14 14:49:01.535032
• Title: An Ensemble Method to Automatically Grade Diabetic Retinopathy with Optical Coherence Tomography Angiography Images
• Title（参考訳）: 光コヒーレンス断層画像を用いた糖尿病網膜症自動評価法
• Authors: Yuhan Zheng, Fuping Wu, Bart{\l}omiej W. Papie\.z
• Abstract要約: 糖尿病網膜症解析チャレンジ(DRAC)2022から得られる糖尿病網膜症(DR)画像を自動的に評価するアンサンブル法を提案する。 まず、最先端の分類ネットワークを採用し、利用可能なデータセットの異なる分割でUW-OCTA画像のグレードをトレーニングする。 最終的に、25のモデルを取得し、そのうち上位16のモデルを選択し、アンサンブルして最終的な予測を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.640835690336653
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diabetic retinopathy (DR) is a complication of diabetes, and one of the major causes of vision impairment in the global population. As the early-stage manifestation of DR is usually very mild and hard to detect, an accurate diagnosis via eye-screening is clinically important to prevent vision loss at later stages. In this work, we propose an ensemble method to automatically grade DR using ultra-wide optical coherence tomography angiography (UW-OCTA) images available from Diabetic Retinopathy Analysis Challenge (DRAC) 2022. First, we adopt the state-of-the-art classification networks, i.e., ResNet, DenseNet, EfficientNet, and VGG, and train them to grade UW-OCTA images with different splits of the available dataset. Ultimately, we obtain 25 models, of which, the top 16 models are selected and ensembled to generate the final predictions. During the training process, we also investigate the multi-task learning strategy, and add an auxiliary classification task, the Image Quality Assessment, to improve the model performance. Our final ensemble model achieved a quadratic weighted kappa (QWK) of 0.9346 and an Area Under Curve (AUC) of 0.9766 on the internal testing dataset, and the QWK of 0.839 and the AUC of 0.8978 on the DRAC challenge testing dataset.
• Abstract（参考訳）: 糖尿病網膜症(英語版)(dr)は糖尿病の合併症であり、世界人口における視覚障害の主な原因の1つである。 DRの早期発現は、通常非常に軽度で検出が難しいため、眼球スクリーニングによる正確な診断は、後段の視力喪失を防ぐために臨床的に重要である。 本研究では,糖尿病網膜症解析チャレンジ(DRAC)2022から入手可能なUW-OCTA画像を用いて,DRを自動的に評価するアンサンブル手法を提案する。 まず、最先端の分類ネットワーク、すなわちresnet, densenet, efficientnet, vggを採用し、利用可能なデータセットの異なる分割を持つuw-octaイメージのグレードを訓練する。 最終的に、25モデルを取得し、そのうち上位16モデルを選択して、最終的な予測を生成する。 また、学習過程において、マルチタスク学習戦略についても検討し、モデル性能を改善するために補助的な分類タスクである画像品質評価を追加する。 最終アンサンブルモデルでは,内部テストデータセットでは0.9346の2次重み付きカッパ(QWK),内部テストデータセットでは0.9766のエリアアンダーカーブ(AUC),DRACチャレンジテストデータセットでは0.839のQWKと0.8978のAUCを達成した。

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