論文の概要: Leveraging Complementary Attention maps in vision transformers for OCT image analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14005v3
• Date: Sat, 31 May 2025 01:46:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-03 16:22:42.655753
• Title: Leveraging Complementary Attention maps in vision transformers for OCT image analysis
• Title（参考訳）: OCT画像解析のための視覚変換器における補足注意マップの活用
• Authors: Haz Sameen Shahgir, Tanjeem Azwad Zaman, Khondker Salman Sayeed, Md. Asif Haider, Sheikh Saifur Rahman Jony, M. Sohel Rahman,
• Abstract要約: OCTスキャンからバイオマーカーを識別するための最新のパイプラインについて概説する。 バイオマーカー検出のための異なるコンボリューションとアテンション機構を評価した。 IEEE Video and Image Processing Cup 2023のコンペでは、両モデルの予測をまとめて第一位に立った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1487473474617125
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Optical Coherence Tomography (OCT) scan yields all possible cross-section images of a retina for detecting biomarkers linked to optical defects. Due to the high volume of data generated, an automated and reliable biomarker detection pipeline is necessary as a primary screening stage. We outline our new state-of-the-art pipeline for identifying biomarkers from OCT scans. In collaboration with trained ophthalmologists, we identify local and global structures in biomarkers. Through a comprehensive and systematic review of existing vision architectures, we evaluate different convolution and attention mechanisms for biomarker detection. We find that MaxViT, a hybrid vision transformer combining convolution layers with strided attention, is better suited for local feature detection, while EVA-02, a standard vision transformer leveraging pure attention and large-scale knowledge distillation, excels at capturing global features. We ensemble the predictions of both models to achieve first place in the IEEE Video and Image Processing Cup 2023 competition on OCT biomarker detection, achieving a patient-wise F1 score of 0.8527 in the final phase of the competition, scoring 3.8\% higher than the next best solution. Finally, we used knowledge distillation to train a single MaxViT to outperform our ensemble at a fraction of the computation cost.
• Abstract（参考訳）: 光コヒーレンス・トモグラフィー(OCT)スキャンは、光学欠陥に関連するバイオマーカーを検出するための網膜のすべての断面画像を生成する。 大量のデータを生成するため、自動化され信頼性の高いバイオマーカー検出パイプラインが一次スクリーニング段階として必要である。 OCTスキャンからバイオマーカーを識別するための最新のパイプラインについて概説する。 専門の眼科医と共同でバイオマーカーの局所構造とグローバル構造を同定する。 既存の視覚アーキテクチャの包括的かつ体系的なレビューを通じて、バイオマーカー検出のための異なる畳み込みと注意機構を評価する。 コンボリューション層と頑健な注意を結合したハイブリッド視覚変換器であるMaxViTは、局所的な特徴検出に適しており、また、純粋注意と大規模知識蒸留を利用した標準的な視覚変換器であるEVA-02は、グローバルな特徴の抽出に優れる。 IEEE Video and Image Processing Cup 2023のOCTバイオマーカー検出コンテストにおいて、両モデルの予測をまとめ、最終段階で患者のF1スコア0.8527を獲得し、次のベストソリューションよりも3.8倍高いスコアを得た。 最後に、知識蒸留を用いて1つのMaxViTを訓練し、計算コストのごく一部でアンサンブルを上回りました。

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