論文の概要: Uncertainty-inspired Open Set Learning for Retinal Anomaly Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03981v1
• Date: Sat, 8 Apr 2023 10:47:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-11 18:35:20.562898
• Title: Uncertainty-inspired Open Set Learning for Retinal Anomaly Identification
• Title（参考訳）: 網膜異常同定のための不確かさに着想を得たオープンセット学習
• Authors: Meng Wang, Tian Lin, Lianyu Wang, Aidi Lin, Ke Zou, Xinxing Xu, Yi Zhou, Yuanyuan Peng, Qingquan Meng, Yiming Qian, Guoyao Deng, Zhiqun Wu, Junhong Chen, Jianhong Lin, Mingzhi Zhang, Weifang Zhu, Changqing Zhang, Xinjian Chen, Daoqiang Zhang, Rick Siow Mong Goh, Yong Liu, Chi Pui Pang, Haoyu Chen, Huazhu Fu
• Abstract要約: トレーニング中に見つからないクラスからのサンプルを認識できないことは、網膜異常分類の現実的な実装における人工知能(AI)の大きな限界である。 そこで我々は,9つの共通網膜条件の基底像をトレーニングした,不確実性に着想を得たオープンセット(UIOS)モデルを提案する。 しきい値戦略を持つUIOSモデルは、それぞれ内部テストセット、外部テストセット、非典型テストセットのF1スコア99.55%、97.01%、91.91%を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.14686852340836
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Failure to recognize samples from the classes unseen during training is a major limit of artificial intelligence (AI) in real-world implementation of retinal anomaly classification. To resolve this obstacle, we propose an uncertainty-inspired open-set (UIOS) model which was trained with fundus images of 9 common retinal conditions. Besides the probability of each category, UIOS also calculates an uncertainty score to express its confidence. Our UIOS model with thresholding strategy achieved an F1 score of 99.55%, 97.01% and 91.91% for the internal testing set, external testing set and non-typical testing set, respectively, compared to the F1 score of 92.20%, 80.69% and 64.74% by the standard AI model. Furthermore, UIOS correctly predicted high uncertainty scores, which prompted the need for a manual check, in the datasets of rare retinal diseases, low-quality fundus images, and non-fundus images. This work provides a robust method for real-world screening of retinal anomalies.
• Abstract（参考訳）: トレーニング中に見つからないクラスからのサンプルを認識できないことは、網膜異常分類の現実的な実装における人工知能(AI)の大きな限界である。 この障害を解決するために,9つの共通網膜条件の基底像をトレーニングした不確実性を考慮したオープンセット(UIOS)モデルを提案する。 各カテゴリの確率に加えて、uiosは信頼を表すために不確実性スコアを計算する。 しきい値戦略を持つUIOSモデルは、標準AIモデルによるF1スコア92.20%、80.69%、64.74%と比較して、内部テストセット、外部テストセット、非定型テストセットのF1スコア99.55%、97.01%、91.91%を達成した。 さらに、uiosは、まれな網膜疾患、低品質の眼底画像、非眼底画像のデータセットにおいて、手作業による検査を必要とする高い不確実性スコアを正確に予測した。 この研究は、網膜異常の実際のスクリーニングのための堅牢な方法を提供する。

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