論文の概要: Detecting Severity of Diabetic Retinopathy from Fundus Images using Ensembled Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00973v1
• Date: Tue, 3 Jan 2023 07:05:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-04 14:04:33.920828
• Title: Detecting Severity of Diabetic Retinopathy from Fundus Images using Ensembled Transformers
• Title（参考訳）: 組換えトランスを用いた基底画像からの糖尿病網膜症の重症度検出
• Authors: Chandranath Adak, Tejas Karkera, Soumi Chattopadhyay, Muhammad Saqib
• Abstract要約: 糖尿病網膜症(DR)は、視力喪失に影響を及ぼす主な原因の一つと考えられている。 本稿では,DRの重大度ステージの自動理解について述べる。 我々は、DR重度をよりよく理解するために、網膜画像の重要な特徴を捉えるために、トランスフォーマーベースの学習モデルを採用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8564609814259176
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diabetic Retinopathy (DR) is considered one of the primary concerns due to its effect on vision loss among most people with diabetes globally. The severity of DR is mostly comprehended manually by ophthalmologists from fundus photography-based retina images. This paper deals with an automated understanding of the severity stages of DR. In the literature, researchers have focused on this automation using traditional machine learning-based algorithms and convolutional architectures. However, the past works hardly focused on essential parts of the retinal image to improve the model performance. In this paper, we adopt transformer-based learning models to capture the crucial features of retinal images to understand DR severity better. We work with ensembling image transformers, where we adopt four models, namely ViT (Vision Transformer), BEiT (Bidirectional Encoder representation for image Transformer), CaiT (Class-Attention in Image Transformers), and DeiT (Data efficient image Transformers), to infer the degree of DR severity from fundus photographs. For experiments, we used the publicly available APTOS-2019 blindness detection dataset, where the performances of the transformer-based models were quite encouraging.
• Abstract（参考訳）: 糖尿病網膜症(DR: Diabetic Retinopathy)は、糖尿病患者の視力低下に影響を及ぼす原因の一つと考えられている。 DRの重症度は大半が眼科医によって手作業で説明されている。 本稿では、DRの重大度ステージの自動理解を扱う。文献では、従来の機械学習ベースのアルゴリズムと畳み込みアーキテクチャを用いて、この自動化に焦点を当てている。 しかし、過去の研究は、モデル性能を改善するために網膜画像の重要な部分にはほとんど焦点を当てていなかった。 本稿では,トランスフォーマーを用いた学習モデルを用いて,網膜画像の重要な特徴を捉え,drの重症度をよりよく理解する。 画像変換器では、ViT(Vision Transformer)、BEiT(Bidirectional Encoder representation for Image Transformer)、CaiT(Class-Attention in Image Transformers)、DeiT(Data efficient Image Transformers)の4つのモデルを用いて、基礎写真からDR重大度を推定する。 実験では、利用可能なAPTOS-2019ブラインドネス検出データセットを使用しました。

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