論文の概要: OUCopula: Bi-Channel Multi-Label Copula-Enhanced Adapter-Based CNN for Myopia Screening Based on OU-UWF Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11974v1
- Date: Mon, 18 Mar 2024 17:12:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-20 19:20:58.334621
- Title: OUCopula: Bi-Channel Multi-Label Copula-Enhanced Adapter-Based CNN for Myopia Screening Based on OU-UWF Images
- Title（参考訳）: OUCopula:OU-UWF画像に基づくマイオピアスクリーニング用バイチャネルマルチラベルコプラ拡張アダプタベースCNN
- Authors: Yang Li, Qiuyi Huang, Chong Zhong, Danjuan Yang, Meiyan Li, A. H. Welsh, Aiyi Liu, Bo Fu, Catherien C. Liu, Xingtao Zhou,
- Abstract要約: 近縁超広視野撮影(UWF)による近視性検診は眼科成績に有意な影響を及ぼすと考えられた。
近年,眼科と深部学習(DL)の多分野的な研究は,主に単一眼画像を用いた疾患の分類と診断に焦点をあてている。
我々は,OU UWF Fundus image (OUCopula) を用いたCNN学習の枠組みを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.331220638842259
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Myopia screening using cutting-edge ultra-widefield (UWF) fundus imaging is potentially significant for ophthalmic outcomes. Current multidisciplinary research between ophthalmology and deep learning (DL) concentrates primarily on disease classification and diagnosis using single-eye images, largely ignoring joint modeling and prediction for Oculus Uterque (OU, both eyes). Inspired by the complex relationships between OU and the high correlation between the (continuous) outcome labels (Spherical Equivalent and Axial Length), we propose a framework of copula-enhanced adapter convolutional neural network (CNN) learning with OU UWF fundus images (OUCopula) for joint prediction of multiple clinical scores. We design a novel bi-channel multi-label CNN that can (1) take bi-channel image inputs subject to both high correlation and heterogeneity (by sharing the same backbone network and employing adapters to parameterize the channel-wise discrepancy), and (2) incorporate correlation information between continuous output labels (using a copula). Solid experiments show that OUCopula achieves satisfactory performance in myopia score prediction compared to backbone models. Moreover, OUCopula can far exceed the performance of models constructed for single-eye inputs. Importantly, our study also hints at the potential extension of the bi-channel model to a multi-channel paradigm and the generalizability of OUCopula across various backbone CNNs.
- Abstract（参考訳）: 近縁超広視野撮影(UWF)による近視性検診は眼科成績に有意な影響を及ぼすと考えられた。
現在,眼科と深部学習(DL)の多分野的な研究は,Oculus Uterque (OU, 両眼)のジョイントモデリングと予測を無視した単一眼画像を用いた疾患分類と診断に重点を置いている。
OUの複雑な関係と、(連続した)結果ラベル(球面平衡と軸長)の高相関に着想を得て、OU UWFファウンダス画像(OUCopula)を用いたコプラエンハンスアダプタ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)学習の枠組みを提案し、複数の臨床スコアの同時予測を行う。
我々は,(1)高い相関性と不均一性の両方を考慮した2チャネル画像入力を(同一のバックボーンネットワークを共有し,アダプタを用いてチャネル単位の差分をパラメータ化することにより)実現可能な,新しい2チャネルマルチラベルCNNを設計し,(2)連続出力ラベル間の相関情報を(コプラを用いて)組み込む。
OUCopulaは、バックボーンモデルと比較して、ミオピアスコア予測において満足な性能を発揮することを示す。
さらに、OUCopulaはシングルアイ入力用に構築されたモデルの性能をはるかに上回ることができる。
また,両チャネルモデルがマルチチャネルパラダイムに拡張される可能性や,OUCopulaが様々なバックボーンCNNにまたがる一般化可能性についても示唆した。
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