論文の概要: SSVT: Self-Supervised Vision Transformer For Eye Disease Diagnosis Based On Fundus Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13386v1
• Date: Sat, 20 Apr 2024 14:06:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 19:10:11.652976
• Title: SSVT: Self-Supervised Vision Transformer For Eye Disease Diagnosis Based On Fundus Images
• Title（参考訳）: SSVT:眼疾患診断のための眼底画像に基づく自己監督型視覚変換器
• Authors: Jiaqi Wang, Mengtian Kang, Yong Liu, Chi Zhang, Ying Liu, Shiming Li, Yue Qi, Wenjun Xu, Chenyu Tang, Edoardo Occhipinti, Mayinuer Yusufu, Ningli Wang, Weiling Bai, Shuo Gao, Luigi G. Occhipinti,
• Abstract要約: 機械学習に基づく基礎画像診断技術は、医療資源の削減や客観的な評価結果の提供など、世界中の関心を喚起する。 現在の方法は通常、監督された手法に基づいており、バイオメディカルスタッフに重労働負荷をもたらすため、効果的なデータベースの拡大に苦しむ。 そこで我々は,無ラベルの眼底画像を自動的に解析し,北京トングレン病院が収集した6つの公的データセットと2つのデータセットに基づいて,4つの主眼疾患の97.0%の高い評価精度を得られるラベルフリー手法「SSVT」を構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.266022572100418
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning-based fundus image diagnosis technologies trigger worldwide interest owing to their benefits such as reducing medical resource power and providing objective evaluation results. However, current methods are commonly based on supervised methods, bringing in a heavy workload to biomedical staff and hence suffering in expanding effective databases. To address this issue, in this article, we established a label-free method, name 'SSVT',which can automatically analyze un-labeled fundus images and generate high evaluation accuracy of 97.0% of four main eye diseases based on six public datasets and two datasets collected by Beijing Tongren Hospital. The promising results showcased the effectiveness of the proposed unsupervised learning method, and the strong application potential in biomedical resource shortage regions to improve global eye health.
• Abstract（参考訳）: 機械学習に基づく基礎画像診断技術は、医療資源の削減や客観的な評価結果の提供など、世界中の関心を喚起する。 しかし、現在の手法は一般に指導的手法に基づいており、医療従事者に重労働負荷をもたらし、効果的なデータベースの拡大に苦しむ。 そこで本稿では,無ラベルの眼底画像を自動的に解析し,北京トングレン病院が収集した6つの公的データセットと2つのデータセットに基づいて,4つの主眼疾患の97.0%の高い評価精度を得られるラベルフリー手法「SSVT」を構築した。 その結果, バイオメディカル・リソース不足地域における非教師なし学習の有効性と, 世界的視力向上への強力な応用の可能性が示された。

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