Fugu-MT 論文翻訳(概要): Adaptive Multiscale Retinal Diagnosis: A Hybrid Trio-Model Approach for Comprehensive Fundus Multi-Disease Detection Leveraging Transfer Learning and Siamese Networks

論文の概要: Adaptive Multiscale Retinal Diagnosis: A Hybrid Trio-Model Approach for Comprehensive Fundus Multi-Disease Detection Leveraging Transfer Learning and Siamese Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18449v1
Date: Tue, 28 May 2024 03:06:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-30 22:22:47.104685
Title: Adaptive Multiscale Retinal Diagnosis: A Hybrid Trio-Model Approach for Comprehensive Fundus Multi-Disease Detection Leveraging Transfer Learning and Siamese Networks
Title（参考訳）: アダプティブ・マルチスケール網膜診断:トランスファーラーニングとシームズネットワークを活用した総合的ファンドス多値検出のためのハイブリッドトリオモデルアプローチ
Authors: Yavuz Selim Inan,
Abstract要約: WHOは、世界中の22億人以上がメディアヘイズ、緑内障、ドルーゼンなどの視覚障害に苦しんでいると宣言した。少なくとも10億件の症例は予防または治療が成功していた可能性があるが、貧困、専門医の欠如、眼科医による不正確な眼底診断、あるいはまれな疾患の存在のために未治療のままである。これを解決するために,12種類の共通眼疾患と稀眼疾患を正確に診断するハイブリッドトリオネットワークモデルアルゴリズムを開発した。
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License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: WHO has declared that more than 2.2 billion people worldwide are suffering from visual disorders, such as media haze, glaucoma, and drusen. At least 1 billion of these cases could have been either prevented or successfully treated, yet they remain unaddressed due to poverty, a lack of specialists, inaccurate ocular fundus diagnoses by ophthalmologists, or the presence of a rare disease. To address this, the research has developed the Hybrid Trio-Network Model Algorithm for accurately diagnosing 12 distinct common and rare eye diseases. This algorithm utilized the RFMiD dataset of 3,200 fundus images and the Binary Relevance Method to detect diseases separately, ensuring expandability and avoiding incorrect correlations. Each detector, incorporating finely tuned hyperparameters to optimize performance, consisted of three feature components: A classical transfer learning CNN model, a two-stage CNN model, and a Siamese Network. The diagnosis was made using features extracted through this Trio-Model with Ensembled Machine Learning algorithms. The proposed model achieved an average accuracy of 97% and an AUC score of 0.96. Compared to past benchmark studies, an increase of over 10% in the F1-score was observed for most diseases. Furthermore, using the Siamese Network, the model successfully made predictions in diseases like optic disc pallor, which past studies failed to predict due to low confidence. This diagnostic tool presents a stable, adaptive, cost-effective, efficient, accessible, and fast solution for globalizing early detection of both common and rare diseases.
Abstract（参考訳）: WHOは、世界中の22億人以上がメディアヘイズ、緑内障、ドルーゼンなどの視覚障害に苦しんでいると宣言した。少なくとも10億件の症例は予防または治療が成功していた可能性があるが、貧困、専門医の欠如、眼科医による不正確な眼底診断、あるいはまれな疾患の存在のために未治療のままである。これを解決するために,12種類の共通眼疾患と稀眼疾患を正確に診断するハイブリッドトリオネットワークモデルアルゴリズムを開発した。このアルゴリズムは3,200基の画像のRFMiDデータセットとBinary Relevance Methodを用いて、病気を別々に検出し、拡張性を確保し、誤った相関を避ける。それぞれの検出器は、性能を最適化するために微調整されたハイパーパラメータを組み込んでおり、古典的な伝達学習CNNモデル、二段階CNNモデル、シームズネットワークの3つの特徴成分から構成されていた。診断は、このTrio-Model with Ensembled Machine Learningアルゴリズムから抽出された特徴を用いて行われた。提案したモデルの平均精度は97%、AUCスコアは0.96である。過去のベンチマークと比較すると、F1スコアの10%以上の増加は、ほとんどの疾患で見られた。さらに、シームズ・ネットワークを用いて、過去の研究では信頼性が低いために予測できなかった光ディスク口蓋裂などの疾患の予測に成功している。本発明の診断ツールは、一般的な疾患と稀な疾患の両方の早期発見をグローバル化するための、安定的で適応的で、費用効果があり、効率的で、アクセスしやすく、高速なソリューションを提供する。

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