論文の概要: Generalizing to Unseen Domains in Diabetic Retinopathy with Disentangled Representations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06384v1
- Date: Mon, 10 Jun 2024 15:43:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-11 13:18:57.735917
- Title: Generalizing to Unseen Domains in Diabetic Retinopathy with Disentangled Representations
- Title（参考訳）: 解離性表現を伴う糖尿病網膜症における未確認領域への一般化
- Authors: Peng Xia, Ming Hu, Feilong Tang, Wenxue Li, Wenhao Zheng, Lie Ju, Peibo Duan, Huaxiu Yao, Zongyuan Ge,
- Abstract要約: 既存のモデルは、ドメインシフトのため、目に見えないドメインで顕著なパフォーマンス劣化を経験します。
本稿では,異なるドメインのペアデータの表現をセマンティックな特徴とドメインノイズに分離する新しいフレームワークを提案する。
結果として得られる拡張表現は、他のドメインからの独自の網膜意味論とドメインノイズを含み、実際の臨床ニーズに合わせて拡張表現を生成することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.7667209371645
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Diabetic Retinopathy (DR), induced by diabetes, poses a significant risk of visual impairment. Accurate and effective grading of DR aids in the treatment of this condition. Yet existing models experience notable performance degradation on unseen domains due to domain shifts. Previous methods address this issue by simulating domain style through simple visual transformation and mitigating domain noise via learning robust representations. However, domain shifts encompass more than image styles. They overlook biases caused by implicit factors such as ethnicity, age, and diagnostic criteria. In our work, we propose a novel framework where representations of paired data from different domains are decoupled into semantic features and domain noise. The resulting augmented representation comprises original retinal semantics and domain noise from other domains, aiming to generate enhanced representations aligned with real-world clinical needs, incorporating rich information from diverse domains. Subsequently, to improve the robustness of the decoupled representations, class and domain prototypes are employed to interpolate the disentangled representations while data-aware weights are designed to focus on rare classes and domains. Finally, we devise a robust pixel-level semantic alignment loss to align retinal semantics decoupled from features, maintaining a balance between intra-class diversity and dense class features. Experimental results on multiple benchmarks demonstrate the effectiveness of our method on unseen domains. The code implementations are accessible on https://github.com/richard-peng-xia/DECO.
- Abstract（参考訳）: 糖尿病により引き起こされる糖尿病網膜症(DR)は、視覚障害の重大なリスクを負う。
DR補薬の精密かつ効果的なグレーディングは、この状態の治療に有効である。
しかし、既存のモデルはドメインシフトのため、目に見えないドメインで顕著なパフォーマンス劣化を経験します。
従来の手法では、単純な視覚変換を通じてドメインスタイルをシミュレートし、堅牢な表現を学習することでドメインノイズを緩和することでこの問題に対処していた。
しかし、ドメインシフトはイメージスタイル以上のものを含んでいる。
彼らは民族、年齢、診断基準などの暗黙の要因によって引き起こされる偏見を見落としている。
本研究では,異なるドメイン間のペアデータの表現をセマンティックな特徴とドメインノイズに分離する新しいフレームワークを提案する。
結果として得られる拡張表現は、他のドメインからの独自の網膜意味論とドメインノイズを含み、多様なドメインからの豊富な情報を組み込んで、現実の臨床的ニーズに沿った拡張表現を生成することを目的としている。
その後、疎結合表現のロバスト性を改善するために、クラスとドメインのプロトタイプは、非絡み合った表現を補間するために使用され、データ認識重みは、稀なクラスやドメインに焦点を当てるように設計されている。
最後に,特徴から分離された網膜意味論を整合させるために,高解像度の画素レベルのセマンティックアライメント損失を考案し,クラス内多様性と高密度なクラス特徴とのバランスを維持する。
複数のベンチマークによる実験結果から,本手法が未確認領域における有効性を示した。
コードの実装はhttps://github.com/richard-peng-xia/DECOでアクセスできる。
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