論文の概要: FunOTTA: On-the-Fly Adaptation on Cross-Domain Fundus Image via Stable Test-time Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04396v3
• Date: Fri, 07 Nov 2025 03:28:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-10 21:00:44.469752
• Title: FunOTTA: On-the-Fly Adaptation on Cross-Domain Fundus Image via Stable Test-time Training
• Title（参考訳）: FunOTTA: 安定テストタイムトレーニングによるクロスドメインファンドイメージのオンザフライ適応
• Authors: Qian Zeng, Le Zhang, Yipeng Liu, Ce Zhu, Fan Zhang,
• Abstract要約: 本研究では,FunOTTA(Fundus On-the-fly Test-Time Adaptation)フレームワークを提案する。 FunOTTAは、有害な事前知識バイアスを最小限に抑えつつ、メモリバンク内でダイナミックな曖昧さを実行することで、安定した適応プロセスにおいて際立っている。 2つの疾患にまたがるクロスドメイン・ファンドス画像ベンチマークの実験は、全体的なフレームワークの優位性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.728092407170756
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fundus images are essential for the early screening and detection of eye diseases. While deep learning models using fundus images have significantly advanced the diagnosis of multiple eye diseases, variations in images from different imaging devices and locations (known as domain shifts) pose challenges for deploying pre-trained models in real-world applications. To address this, we propose a novel Fundus On-the-fly Test-Time Adaptation (FunOTTA) framework that effectively generalizes a fundus image diagnosis model to unseen environments, even under strong domain shifts. FunOTTA stands out for its stable adaptation process by performing dynamic disambiguation in the memory bank while minimizing harmful prior knowledge bias. We also introduce a new training objective during adaptation that enables the classifier to incrementally adapt to target patterns with reliable class conditional estimation and consistency regularization. We compare our method with several state-of-the-art test-time adaptation (TTA) pipelines. Experiments on cross-domain fundus image benchmarks across two diseases demonstrate the superiority of the overall framework and individual components under different backbone networks. Code is available at https://github.com/Casperqian/FunOTTA.
• Abstract（参考訳）: 眼疾患の早期スクリーニングと検出には、眼底画像が不可欠である。 眼底画像を用いたディープラーニングモデルは、複数の眼疾患の診断を大幅に進歩させているが、異なる画像デバイスや場所(ドメインシフトとして知られる)からのイメージの変化は、実世界のアプリケーションに事前訓練されたモデルをデプロイする上での課題となっている。 そこで本研究では,FunOTTA(Fundus On-the-fly Test-Time Adaptation)フレームワークを提案する。 FunOTTAは、有害な事前知識バイアスを最小限に抑えつつ、メモリバンク内でダイナミックな曖昧さを実行することで、安定した適応プロセスにおいて際立っている。 また,適応中の新たなトレーニング目標も導入し,クラス条件推定と整合性正規化による目標パターンへの漸進的適応を可能にする。 提案手法を,最先端テスト時間適応(TTA)パイプラインと比較した。 2つの疾患にまたがるクロスドメイン・ファンドス画像ベンチマークの実験は、異なるバックボーンネットワーク下でのフレームワークと個々のコンポーネント全体の優位性を実証している。 コードはhttps://github.com/Casperqian/FunOTTAで入手できる。

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