論文の概要: Confidence-aware multi-modality learning for eye disease screening

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18167v1
• Date: Tue, 28 May 2024 13:27:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 18:29:23.880067
• Title: Confidence-aware multi-modality learning for eye disease screening
• Title（参考訳）: 眼疾患スクリーニングのための信頼度を考慮したマルチモーダリティ学習
• Authors: Ke Zou, Tian Lin, Zongbo Han, Meng Wang, Xuedong Yuan, Haoyu Chen, Changqing Zhang, Xiaojing Shen, Huazhu Fu,
• Abstract要約: 眼疾患スクリーニングのための新しい多モード顕在核融合パイプラインを提案する。 モダリティごとに信頼度を測り、マルチモダリティ情報をエレガントに統合する。 パブリックデータセットと内部データセットの両方の実験結果は、我々のモデルが堅牢性に優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.861421804458395
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-modal ophthalmic image classification plays a key role in diagnosing eye diseases, as it integrates information from different sources to complement their respective performances. However, recent improvements have mainly focused on accuracy, often neglecting the importance of confidence and robustness in predictions for diverse modalities. In this study, we propose a novel multi-modality evidential fusion pipeline for eye disease screening. It provides a measure of confidence for each modality and elegantly integrates the multi-modality information using a multi-distribution fusion perspective. Specifically, our method first utilizes normal inverse gamma prior distributions over pre-trained models to learn both aleatoric and epistemic uncertainty for uni-modality. Then, the normal inverse gamma distribution is analyzed as the Student's t distribution. Furthermore, within a confidence-aware fusion framework, we propose a mixture of Student's t distributions to effectively integrate different modalities, imparting the model with heavy-tailed properties and enhancing its robustness and reliability. More importantly, the confidence-aware multi-modality ranking regularization term induces the model to more reasonably rank the noisy single-modal and fused-modal confidence, leading to improved reliability and accuracy. Experimental results on both public and internal datasets demonstrate that our model excels in robustness, particularly in challenging scenarios involving Gaussian noise and modality missing conditions. Moreover, our model exhibits strong generalization capabilities to out-of-distribution data, underscoring its potential as a promising solution for multimodal eye disease screening.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル眼科画像分類は眼疾患の診断において重要な役割を担っている。 しかし、最近の改良は主に精度に重点を置いており、様々なモダリティの予測において、信頼性と堅牢性の重要性を無視することが多い。 本研究では,眼疾患スクリーニングのための新しい多モード顕在核融合パイプラインを提案する。 モーダリティごとに信頼度を測り、マルチディストリビューション・フュージョン・パースペクティブを用いてマルチモーダリティ情報をエレガントに統合する。 具体的には、まず、事前訓練されたモデル上での通常の逆ガンマ事前分布を用いて、ユニモーダルのアレタリックおよびエピステマティックな不確かさを学習する。 そして、通常の逆ガンマ分布を学生のt分布として解析する。 さらに, 信頼度を考慮した融合フレームワークにおいて, 生徒のt分布の混合により, 異なるモダリティを効果的に統合し, モデルに重み付き特性を付与し, その堅牢性と信頼性を高めることを提案する。 さらに重要なことは、信頼を意識したマルチモダリティランキング正規化項は、ノイズの多い単一モダリティーと融合モダリティーの信頼性をより合理的にランク付けし、信頼性と精度を向上させる。 特にガウスノイズやモダリティの欠如を伴う難解なシナリオにおいて,我々のモデルは頑健性に優れることを示した。 さらに,本モデルでは,マルチモーダル眼疾患検診における有望な解決策としての可能性を示すとともに,アウト・オブ・ディストリビューションデータに対する強力な一般化能力を示す。

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