論文の概要: ELF: An End-to-end Local and Global Multimodal Fusion Framework for Glaucoma Grading

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08032v1
• Date: Tue, 14 Nov 2023 09:51:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 14:54:04.700872
• Title: ELF: An End-to-end Local and Global Multimodal Fusion Framework for Glaucoma Grading
• Title（参考訳）: ELF:緑内障治療のためのローカル・グローバル・マルチモーダル融合フレームワーク
• Authors: Wenyun Li and Chi-Man Pun
• Abstract要約: ELFと呼ばれる緑内障のグレーディングのための,エンドツーエンドの局所的およびグローバルなマルチモーダル融合フレームワークを提案する。 ELFは、FundusとOCTの補完情報を十分に活用することができる。 GAMMAデータセットを用いたマルチモーダル緑内障に対する広範囲な実験により,ELFの有効性が証明された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.12236694270165
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Glaucoma is a chronic neurodegenerative condition that can lead to blindness. Early detection and curing are very important in stopping the disease from getting worse for glaucoma patients. The 2D fundus images and optical coherence tomography(OCT) are useful for ophthalmologists in diagnosing glaucoma. There are many methods based on the fundus images or 3D OCT volumes; however, the mining for multi-modality, including both fundus images and data, is less studied. In this work, we propose an end-to-end local and global multi-modal fusion framework for glaucoma grading, named ELF for short. ELF can fully utilize the complementary information between fundus and OCT. In addition, unlike previous methods that concatenate the multi-modal features together, which lack exploring the mutual information between different modalities, ELF can take advantage of local-wise and global-wise mutual information. The extensive experiment conducted on the multi-modal glaucoma grading GAMMA dataset can prove the effiectness of ELF when compared with other state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 緑内障は視覚障害を引き起こす慢性神経変性疾患である。 早期発見と治療は緑内障患者にとって病気の悪化を防ぐ上で非常に重要である。 2次元眼底像と光学コヒーレンス断層像(oct)は緑内障の診断において眼科医に有用である。 眼底画像や3d octボリュームに基づく手法は数多く存在するが、眼底画像とデータの両方を含むマルチモダリティのマイニングはあまり研究されていない。 本研究では,緑内障治療のための局所的およびグローバルな多モード融合フレームワークであるELFを提案する。 ELFは、FundusとOCTの補完情報を十分に活用することができる。 さらに、異なるモダリティ間の相互情報を探索しないマルチモーダル特徴を結合する以前の方法とは異なり、elfは局所的およびグローバル的相互情報を利用することができる。 GAMMAデータセットを用いたマルチモーダル緑内障に対する広範な実験は、他の最先端手法と比較して、ELFの有効性を証明できる。

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