論文の概要: PoCo: A Self-Supervised Approach via Polar Transformation Based Progressive Contrastive Learning for Ophthalmic Disease Diagnosis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19124v1
- Date: Thu, 28 Mar 2024 03:35:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-29 17:22:41.278999
- Title: PoCo: A Self-Supervised Approach via Polar Transformation Based Progressive Contrastive Learning for Ophthalmic Disease Diagnosis
- Title（参考訳）: PoCo:眼科疾患診断のための極性変換に基づく進行性コントラスト学習による自己監督的アプローチ
- Authors: Jinhong Wang, Tingting Chen, Jintai Chen, Yixuan Wu, Yuyang Xu, Danny Chen, Haochao Ying, Jian Wu,
- Abstract要約: 眼科疾患診断のための極変法に基づくプログレッシブコントラスト学習(PoCo)による自己指導手法を提案する。
提案手法がアノテーションの労力を減らし,信頼性の高い診断を行うことができることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.347321288760526
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Automatic ophthalmic disease diagnosis on fundus images is important in clinical practice. However, due to complex fundus textures and limited annotated data, developing an effective automatic method for this problem is still challenging. In this paper, we present a self-supervised method via polar transformation based progressive contrastive learning, called PoCo, for ophthalmic disease diagnosis. Specifically, we novelly inject the polar transformation into contrastive learning to 1) promote contrastive learning pre-training to be faster and more stable and 2) naturally capture task-free and rotation-related textures, which provides insights into disease recognition on fundus images. Beneficially, simple normal translation-invariant convolution on transformed images can equivalently replace the complex rotation-invariant and sector convolution on raw images. After that, we develop a progressive contrastive learning method to efficiently utilize large unannotated images and a novel progressive hard negative sampling scheme to gradually reduce the negative sample number for efficient training and performance enhancement. Extensive experiments on three public ophthalmic disease datasets show that our PoCo achieves state-of-the-art performance with good generalization ability, validating that our method can reduce annotation efforts and provide reliable diagnosis. Codes are available at \url{https://github.com/wjh892521292/PoCo}.
- Abstract（参考訳）: 臨床では眼底画像の自動診断が重要である。
しかし, 複雑な基礎テクスチャと限られた注釈付きデータにより, この問題に対する効果的な自動手法の開発はいまだに困難である。
本稿では,眼科疾患診断のための極変法に基づくプログレッシブコントラスト学習(PoCo)による自己指導手法を提案する。
具体的には、新たに極変換を対照的な学習に注入する。
1) コントラスト学習の事前学習をより速く、より安定させる。
2) 作業自由・回転関連テクスチャを自然に捉え, 根底画像における疾患認識の洞察を提供する。
利点として、変換された画像上の単純な通常の翻訳不変の畳み込みは、原画像上の複雑な回転不変とセクター畳み込みを同等に置き換えることができる。
その後、大規模な無注釈画像を効率的に活用するプログレッシブ・コントラスト学習法と、新しいプログレッシブ・ハード・ネガティブ・サンプリング・スキームを開発し、より効率的なトレーニングと性能向上のために、負のサンプル数を徐々に削減する。
3つのパブリックな眼科疾患データセットに対する広範囲な実験により、PoCoは高度な一般化能力を持つ最先端のパフォーマンスを達成し、アノテーションの労力を減らし、信頼性の高い診断を可能にすることが確認された。
コードは \url{https://github.com/wjh892521292/PoCo} で公開されている。
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