Fugu-MT 論文翻訳(概要): Improve Robustness of Eye Disease Detection by including Learnable Probabilistic Discrete Latent Variables into Machine Learning Models

論文の概要: Improve Robustness of Eye Disease Detection by including Learnable Probabilistic Discrete Latent Variables into Machine Learning Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16865v1
Date: Sun, 21 Jan 2024 04:14:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-18 07:09:00.287438
Title: Improve Robustness of Eye Disease Detection by including Learnable Probabilistic Discrete Latent Variables into Machine Learning Models
Title（参考訳）: 学習可能な確率離散遅延変数を機械学習モデルに組み込むことによる眼疾患検出のロバスト性の向上
Authors: Anirudh Prabhakaran, YeKun Xiao, Ching-Yu Cheng, Dianbo Liu,
Abstract要約: 糖尿病網膜症から緑内障まで、眼疾患は公衆衛生上の重要な課題である。深層学習モデルは、眼画像などの医療画像を分析する強力なツールとして登場した。本研究は,GFlowOutの新たな応用として,生成フローネットワーク(GFlowNets)の確率的フレームワークを活用して,ドロップアウトマスク上の後部分布を学習する手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6000489723889526
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Ocular diseases, ranging from diabetic retinopathy to glaucoma, present a significant public health challenge due to their prevalence and potential for causing vision impairment. Early and accurate diagnosis is crucial for effective treatment and management.In recent years, deep learning models have emerged as powerful tools for analysing medical images, including ocular imaging . However, challenges persist in model interpretability and uncertainty estimation, which are critical for clinical decision-making. This study introduces a novel application of GFlowOut, leveraging the probabilistic framework of Generative Flow Networks (GFlowNets) to learn the posterior distribution over dropout masks, for the classification and analysis of ocular diseases using eye fundus images. We develop a robust and generalizable method that utilizes GFlowOut integrated with ResNet18 and ViT models as backbone in identifying various ocular conditions. This study employs a unique set of dropout masks - none, random, bottomup, and topdown - to enhance model performance in analyzing ocular images. Our results demonstrate that the bottomup GFlowOut mask significantly improves accuracy, outperforming the traditional dropout approach.
Abstract（参考訳）: 糖尿病網膜症から緑内障まで、眼疾患は、その流行と視覚障害を引き起こす可能性のために、公衆衛生上の重大な課題を呈する。早期かつ正確な診断は、効果的な治療・管理に不可欠であり、近年、深層学習モデルは、眼画像などの医用画像を分析する強力なツールとして出現している。しかし、モデル解釈可能性と不確実性の推定には課題が持続し、これは臨床的な意思決定に不可欠である。本研究では,眼底画像を用いた眼疾患の分類と解析のために,GFlowOutの新たな応用法として,GFlowNets(Generative Flow Networks)の確率的フレームワークを活用してドロップアウトマスクの後方分布を学習する。本稿では,ResNet18およびViTモデルと統合されたGFlowOutをバックボーンとして利用する,堅牢で一般化可能な手法を開発した。この研究では、眼画像を解析する際のモデル性能を高めるために、無、無作為、ボトムアップ、トップダウンのユニークなドロップアウトマスクを用いている。その結果,ボトムアップ型GFlowOutマスクの精度は向上し,従来のドロップアウト手法よりも優れていた。

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