論文の概要: Generating Multi-frame Ultrawide-field Fluorescein Angiography from Ultrawide-field Color Imaging Improves Diabetic Retinopathy Stratification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10636v1
- Date: Tue, 20 Aug 2024 08:22:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-21 14:34:27.223223
- Title: Generating Multi-frame Ultrawide-field Fluorescein Angiography from Ultrawide-field Color Imaging Improves Diabetic Retinopathy Stratification
- Title（参考訳）: 超広視野カラー画像から多フレーム超広視野フルオレセイン血管造影を作製した糖尿病網膜症
- Authors: Ruoyu Chen, Kezheng Xu, Kangyan Zheng, Weiyi Zhang, Yan Lu, Danli Shi, Mingguang He,
- Abstract要約: 生成人工知能(GenAI)を用いた無染UWF-FA画像の取得を目指す。
生成したUWF-FA画像の品質を定量化と人的評価により評価した。
このモデルは静脈内染料注入なしで現実的な多フレームUWF-FA画像を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.833651195216557
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Ultrawide-field fluorescein angiography (UWF-FA) facilitates diabetic retinopathy (DR) detection by providing a clear visualization of peripheral retinal lesions. However, the intravenous dye injection with potential risks hamper its application. We aim to acquire dye-free UWF-FA images from noninvasive UWF color fundus (UWF-CF) images using generative artificial intelligence (GenAI) and evaluate its effectiveness in DR screening. A total of 18,321 UWF-FA images of different phases were registered with corresponding UWF-CF images and fed into a generative adversarial networks (GAN)-based model for training. The quality of generated UWF-FA images was evaluated through quantitative metrics and human evaluation. The DeepDRiD dataset was used to externally assess the contribution of generated UWF-FA images to DR classification, using area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) as outcome metrics. The generated early, mid, and late phase UWF-FA images achieved high authenticity, with multi-scale similarity scores ranging from 0.70 to 0.91 and qualitative visual scores ranging from 1.64 to 1.98 (1=real UWF-FA quality). In fifty randomly selected images, 56% to 76% of the generated images were difficult to distinguish from real images in the Turing test. Moreover, adding these generated UWF-FA images for DR classification significantly increased the AUROC from 0.869 to 0.904 compared to the baseline model using UWF-CF images (P < .001). The model successfully generates realistic multi-frame UWF-FA images without intravenous dye injection. The generated UWF-FA enhanced DR stratification.
- Abstract（参考訳）: Ultrawide-field fluorescein angiography (UWF-FA) は糖尿病網膜症(DR)の検出を促進する。
しかし、潜在的なリスクを伴う静脈内染料注入は、その適用を妨げている。
我々は、生成人工知能(GenAI)を用いた非侵襲的UWFカラーファンドス(UWF-CF)画像から染料フリーなUWF-FA画像を取得し、DRスクリーニングの有効性を評価することを目的とする。
異なる位相のUWF-FA画像18,321枚を対応するUWF-CF画像に登録し,GAN(Generative Adversarial Network)ベースのトレーニングモデルに入力した。
生成したUWF-FA画像の品質を定量化と人的評価により評価した。
DeepDRiDデータセットを用いて、生成したUWF-FA画像のDR分類への寄与を外部から評価し、受信機動作特性曲線(AUROC)以下の領域を結果指標とした。
生成したUWF-FA画像は、0.70から0.91までの類似度スコアと1.64から1.98(実際のUWF-FAの品質)の定性的視覚スコアで高い信頼性を得た。
ランダムに選択された50枚の画像では、生成した画像の56%から76%はチューリング試験で実際の画像と区別することが困難であった。
さらに、これらの生成したUWF-FA画像をDR分類に付加すると、UWF-CF画像を用いたベースラインモデルと比較して、AUROCは0.869から0.904に大幅に増加した(P < .001)。
このモデルは静脈内染料注入なしで現実的な多フレームUWF-FA画像を生成する。
生成したUWF-FAはDR層を増強した。
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