論文の概要: Self-supervised Domain Adaptation for Breaking the Limits of Low-quality Fundus Image Quality Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06943v1
• Date: Tue, 17 Jan 2023 15:07:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-18 13:53:25.482429
• Title: Self-supervised Domain Adaptation for Breaking the Limits of Low-quality Fundus Image Quality Enhancement
• Title（参考訳）: 低品質画像品質向上の限界を打破するための自己監督型ドメイン適応
• Authors: Qingshan Hou, Peng Cao, Jiaqi Wang, Xiaoli Liu, Jinzhu Yang, Osmar R. Zaiane
• Abstract要約: 低画質の眼底画像とスタイルの整合性は、眼底疾患の診断における不確実性を高める可能性がある。 画像内容、低品質要因、スタイル情報の特徴を乱すために、2つの自己教師付きドメイン適応タスクを定式化する。 我々のDASQE法は,低画質の画像しか得られない場合に,新しい最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.677912534121273
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retinal fundus images have been applied for the diagnosis and screening of eye diseases, such as Diabetic Retinopathy (DR) or Diabetic Macular Edema (DME). However, both low-quality fundus images and style inconsistency potentially increase uncertainty in the diagnosis of fundus disease and even lead to misdiagnosis by ophthalmologists. Most of the existing image enhancement methods mainly focus on improving the image quality by leveraging the guidance of high-quality images, which is difficult to be collected in medical applications. In this paper, we tackle image quality enhancement in a fully unsupervised setting, i.e., neither paired images nor high-quality images. To this end, we explore the potential of the self-supervised task for improving the quality of fundus images without the requirement of high-quality reference images. Specifically, we construct multiple patch-wise domains via an auxiliary pre-trained quality assessment network and a style clustering. To achieve robust low-quality image enhancement and address style inconsistency, we formulate two self-supervised domain adaptation tasks to disentangle the features of image content, low-quality factor and style information by exploring intrinsic supervision signals within the low-quality images. Extensive experiments are conducted on EyeQ and Messidor datasets, and results show that our DASQE method achieves new state-of-the-art performance when only low-quality images are available.
• Abstract（参考訳）: 網膜基底像は、糖尿病網膜症(DR)や糖尿病黄斑浮腫(DME)などの眼疾患の診断とスクリーニングに応用されている。 しかし、低品質の眼底画像とスタイル不整合は、眼底疾患の診断の不確実性を高め、眼科医による誤診につながる可能性がある。 既存の画像強調手法のほとんどは、医用アプリケーションでは収集が困難である高品質画像のガイダンスを活用することにより、画像品質の向上に重点を置いている。 本稿では,完全教師なしの環境での画質向上,すなわち,ペア画像と高品質画像の両方に対処する。 そこで本研究では,高品質な参照画像を必要とすることなく,基礎画像の品質向上のための自己監督タスクの可能性を検討する。 具体的には,事前学習した品質評価ネットワークとスタイルクラスタリングにより,複数のパッチワイズドメインを構築する。 低画質画像の高精細化とアドレススタイルの整合性を達成するために,2つの自己教師型ドメイン適応タスクを定式化し,低画質画像内の内在的な監視信号を探索することにより,画像内容,低品質要因,およびスタイル情報の特徴を解消する。 eyeqとmessidorデータセットで広範な実験を行い,低品質の画像のみを利用可能にした場合,dasqe法が新たな最先端性能を実現することを示す。

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