論文の概要: Disentangling representations of retinal images with generative models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.19186v1
• Date: Thu, 29 Feb 2024 14:11:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-01 14:33:06.384582
• Title: Disentangling representations of retinal images with generative models
• Title（参考訳）: 生成モデルを用いた網膜画像のディスタングリング表現
• Authors: Sarah M\"uller, Lisa M. Koch, Hendrik P. A. Lensch, Philipp Berens
• Abstract要約: 患者属性をカメラ効果から切り離す網膜基底画像の新しい集団モデルを提案する。 以上の結果から,網膜基底画像生成における患者属性と技術共同創設者との複雑な関係について,新たな視点が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.547633373232026
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Retinal fundus images play a crucial role in the early detection of eye diseases and, using deep learning approaches, recent studies have even demonstrated their potential for detecting cardiovascular risk factors and neurological disorders. However, the impact of technical factors on these images can pose challenges for reliable AI applications in ophthalmology. For example, large fundus cohorts are often confounded by factors like camera type, image quality or illumination level, bearing the risk of learning shortcuts rather than the causal relationships behind the image generation process. Here, we introduce a novel population model for retinal fundus images that effectively disentangles patient attributes from camera effects, thus enabling controllable and highly realistic image generation. To achieve this, we propose a novel disentanglement loss based on distance correlation. Through qualitative and quantitative analyses, we demonstrate the effectiveness of this novel loss function in disentangling the learned subspaces. Our results show that our model provides a new perspective on the complex relationship between patient attributes and technical confounders in retinal fundus image generation.
• Abstract（参考訳）: 網膜底像は、眼疾患の早期発見において重要な役割を担っており、深層学習アプローチを用いて、近年の研究では、心血管リスク因子や神経障害の検出の可能性も実証されている。 しかし、これらの画像に対する技術的要因の影響は、眼科における信頼性の高いAI応用に課題をもたらす可能性がある。 例えば、大きな眼底コホートは、しばしばカメラタイプ、画質、照明レベルなどの要因によって構成され、画像生成プロセスの背後にある因果関係ではなく、ショートカットを学ぶリスクを負う。 本稿では,患者属性をカメラ効果から効果的に切り離し,制御可能でリアルな画像生成を可能にする,網膜基底画像の新しい集団モデルを提案する。 そこで本研究では,距離相関に基づく新しい乱れ損失を提案する。 質的・定量的解析により, 学習部分空間の分離における新しい損失関数の有効性を示す。 以上の結果から,本モデルは網膜眼底画像生成における患者属性と技術共同創設者の複雑な関係に関する新しい視点を提供する。

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