論文の概要: OCT-SelfNet: A Self-Supervised Framework with Multi-Modal Datasets for
Generalized and Robust Retinal Disease Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12344v1
- Date: Mon, 22 Jan 2024 20:17:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-24 17:45:09.595112
- Title: OCT-SelfNet: A Self-Supervised Framework with Multi-Modal Datasets for
Generalized and Robust Retinal Disease Detection
- Title（参考訳）: OCT-SelfNet: 汎用およびロバスト網膜疾患検出のための多モードデータセットを用いた自己監視フレームワーク
- Authors: Fatema-E Jannat, Sina Gholami, Minhaj Nur Alam, Hamed Tabkhi
- Abstract要約: 本研究は、眼疾患を検出するための自己教師付き堅牢な機械学習フレームワークであるOCT-SelfNetに貢献する。
本手法は,自己指導型事前学習と教師型微調整を組み合わせた2段階学習手法を用いてこの問題に対処する。
AUC-PR測定では,提案手法は42%を超え,ベースラインに比べて10%以上の性能向上を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3349787245442966
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Despite the revolutionary impact of AI and the development of locally trained
algorithms, achieving widespread generalized learning from multi-modal data in
medical AI remains a significant challenge. This gap hinders the practical
deployment of scalable medical AI solutions. Addressing this challenge, our
research contributes a self-supervised robust machine learning framework,
OCT-SelfNet, for detecting eye diseases using optical coherence tomography
(OCT) images. In this work, various data sets from various institutions are
combined enabling a more comprehensive range of representation. Our method
addresses the issue using a two-phase training approach that combines
self-supervised pretraining and supervised fine-tuning with a mask autoencoder
based on the SwinV2 backbone by providing a solution for real-world clinical
deployment. Extensive experiments on three datasets with different encoder
backbones, low data settings, unseen data settings, and the effect of
augmentation show that our method outperforms the baseline model, Resnet-50 by
consistently attaining AUC-ROC performance surpassing 77% across all tests,
whereas the baseline model exceeds 54%. Moreover, in terms of the AUC-PR
metric, our proposed method exceeded 42%, showcasing a substantial increase of
at least 10% in performance compared to the baseline, which exceeded only 33%.
This contributes to our understanding of our approach's potential and
emphasizes its usefulness in clinical settings.
- Abstract（参考訳）: AIの革命的な影響と、局所的に訓練されたアルゴリズムの開発にもかかわらず、医療AIのマルチモーダルデータから広く一般化された学習を実現することは、依然として大きな課題である。
このギャップは、スケーラブルな医療AIソリューションの実践的な展開を妨げる。
この課題に対処するため,光コヒーレンストモグラフィ(OCT)画像を用いた眼疾患検出のための自己教師付き堅牢な機械学習フレームワークOCT-SelfNetを開発した。
本研究では,様々な機関の各種データセットを組み合わせることで,より包括的な表現が可能となる。
本手法は,SwinV2バックボーンをベースとしたマスクオートエンコーダと,自己指導型プレトレーニングと教師型微調整を組み合わせた2段階のトレーニング手法を用いてこの問題に対処する。
異なるエンコーダのバックボーン、低いデータ設定、見えないデータ設定を持つ3つのデータセットに対する大規模な実験により、我々の手法はベースラインモデル、Resnet-50より優れており、全てのテストでAUC-ROC性能が77%以上、ベースラインモデルは54%以上であることがわかった。
さらに, AUC-PR測定では, 提案手法は42%以上であり, 33%を超えるベースラインに比べて, 少なくとも10%以上の性能向上を示した。
これは我々のアプローチの可能性の理解に寄与し、臨床環境での有用性を強調します。
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