論文の概要: SynFundus: A synthetic fundus images dataset with millions of samples
and multi-disease annotations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00377v3
- Date: Sun, 17 Dec 2023 07:59:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-19 19:37:21.725760
- Title: SynFundus: A synthetic fundus images dataset with millions of samples
and multi-disease annotations
- Title（参考訳）: synfundus:数百万のサンプルとマルチディセーゼアノテーションを備えた合成ファンドイメージデータセット
- Authors: Fangxin Shang, Jie Fu, Yehui Yang, Haifeng Huang, Junwei Liu, Lei Ma
- Abstract要約: 我々はSynFundus-1Mをリリースした。SynFundus-1Mは、textbf100万基画像を含む高品質な合成データセットである。
全ての画像は、SynFundus-Generatorという名前のDenoising Diffusion Probabilistic Modelによって生成される。
我々は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とビジョントランスフォーマー(ViT)の両方が、SynFundus-1Mの事前トレーニングやトレーニングによって恩恵を受けることを実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.442093768521143
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In the field of medical imaging, there are seldom large-scale public datasets
with high-quality annotations due to data privacy and annotation cost. To
address this issue, we release SynFundus-1M, a high-quality synthetic dataset
containing over \textbf{1 million} fundus images w.r.t. 11 disease types.
Moreover, we intentionally diversify the readability of the images and
accordingly provide 4 types of the quality score for each image. To the best of
our knowledge, SynFundus-1M is currently the largest fundus dataset with the
most sophisticated annotations. All the images are generated by a Denoising
Diffusion Probabilistic Model, named SynFundus-Generator. Trained with over 1.3
million private fundus images, our SynFundus-Generator achieves significant
superior performance in generating fundus images compared to some recent
related works. Furthermore, we blend some synthetic images from SynFundus-1M
with real fundus images, and ophthalmologists can hardly distinguish the
synthetic images from real ones. Through extensive experiments, we demonstrate
that both convolutional neural networs (CNN) and Vision Transformer (ViT) can
benefit from SynFundus-1M by pretraining or training directly. Compared to
datasets like ImageNet or EyePACS, models trained on SynFundus-1M not only
achieve better performance but also faster convergence on various downstream
tasks.
- Abstract（参考訳）: 医療画像の分野では、データのプライバシとアノテーションコストのために、高品質なアノテーションを備えた大規模な公開データセットがほとんどありません。
この問題に対処するため、私たちはSynFundus-1Mをリリースした。SynFundus-1Mは、textbf{100 million} Fundusイメージを含む高品質な合成データセットである。
さらに,画像の読みやすさを意図的に多様化させ,画像ごとに4種類の品質スコアを提供する。
我々の知る限り、SynFundus-1Mは現在、最も洗練されたアノテーションを備えた最大のファンドデータセットです。
すべての画像は拡散確率モデルsynfundus-generatorによって生成される。
我々のSynFundus-Generatorは、13万以上のプライベートファンドイメージで訓練されており、最近のいくつかの関連する作品と比較して、ベースイメージの生成において優れたパフォーマンスを実現している。
さらに,SynFundus-1Mの合成画像と実際の眼底画像とをブレンドし,眼科医は合成画像と実際の画像とを区別することができない。
広範にわたる実験により、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とビジョントランスフォーマー(ViT)の両方が、SynFundus-1Mの事前トレーニングやトレーニングによって恩恵を受けることを示した。
ImageNetやEyePACSのようなデータセットと比較して、SynFundus-1Mでトレーニングされたモデルは、より良いパフォーマンスを達成するだけでなく、さまざまな下流タスクへのより速い収束も達成している。
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