論文の概要: GazeGNN: A Gaze-Guided Graph Neural Network for Disease Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18221v1
• Date: Mon, 29 May 2023 17:01:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-30 14:01:54.582498
• Title: GazeGNN: A Gaze-Guided Graph Neural Network for Disease Classification
• Title（参考訳）: GazeGNN: 疾患分類のためのゲイズガイド付きグラフニューラルネットワーク
• Authors: Bin Wang, Hongyi Pan, Armstrong Aboah, Zheyuan Zhang, Ahmet Cetin, Drew Torigian, Baris Turkbey, Elizabeth Krupinski, Jayaram Udupa, Ulas Bagci
• Abstract要約: 医用スキャンから疾患分類を行うための新しいGNNであるGazeGNNを提案する。 リアルタイム, リアルタイム, エンド・ツー・エンドの病気分類アルゴリズムを初めて開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.441005653594472
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The application of eye-tracking techniques in medical image analysis has become increasingly popular in recent years. It collects the visual search patterns of the domain experts, containing much important information about health and disease. Therefore, how to efficiently integrate radiologists' gaze patterns into the diagnostic analysis turns into a critical question. Existing works usually transform gaze information into visual attention maps (VAMs) to supervise the learning process. However, this time-consuming procedure makes it difficult to develop end-to-end algorithms. In this work, we propose a novel gaze-guided graph neural network (GNN), GazeGNN, to perform disease classification from medical scans. In GazeGNN, we create a unified representation graph that models both the image and gaze pattern information. Hence, the eye-gaze information is directly utilized without being converted into VAMs. With this benefit, we develop a real-time, real-world, end-to-end disease classification algorithm for the first time and avoid the noise and time consumption introduced during the VAM preparation. To our best knowledge, GazeGNN is the first work that adopts GNN to integrate image and eye-gaze data. Our experiments on the public chest X-ray dataset show that our proposed method exhibits the best classification performance compared to existing methods.
• Abstract（参考訳）: 近年, 医用画像解析における視線追跡技術の応用が注目されている。 ドメインの専門家のビジュアル検索パターンを収集し、健康や病気に関する重要な情報を含んでいる。 したがって、放射線医の視線パターンを診断分析に効率的に統合する方法は、重要な問題となる。 既存の作品は通常、視線情報を視覚的注意マップ(VAM)に変換して学習過程を監督する。 しかし、この時間を要する手順はエンドツーエンドアルゴリズムの開発を困難にしている。 本研究では,医療用スキャンから疾患分類を行うための,新しい視線誘導グラフニューラルネットワーク(gnn)であるgazngnnを提案する。 GazeGNNでは、画像と視線の両方のパターン情報をモデル化する統一表現グラフを作成します。 これにより、視線情報をVAMに変換することなく直接利用することができる。 この利点を活かし,vam準備中に導入されるノイズや時間消費を回避し,リアルタイム,リアルタイム,エンドツーエンドの疾患分類アルゴリズムを初めて開発する。 われわれの知る限り、GazeGNNはGNNを採用して画像と視線データを統合した最初の作品だ。 胸部X線データを用いた実験により,提案手法は既存手法と比較して最も優れた分類性能を示した。

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