Fugu-MT 論文翻訳(概要): GS-Net: Global Self-Attention Guided CNN for Multi-Stage Glaucoma Classification

論文の概要: GS-Net: Global Self-Attention Guided CNN for Multi-Stage Glaucoma Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16082v1
Date: Tue, 24 Sep 2024 13:30:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-26 05:46:35.937921
Title: GS-Net: Global Self-Attention Guided CNN for Multi-Stage Glaucoma Classification
Title（参考訳）: GS-Net:多段階緑内障分類のためのグローバル自己注意ガイドCNN
Authors: Dipankar Das, Deepak Ranjan Nayak,
Abstract要約: 緑内障は、タイムリーに検出されない限り、不可逆的な盲目を引き起こす一般的な眼疾患である。本稿では,効率的な多段階緑内障分類のためのグローバル自己注意型ネットワークGS-Netを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7942836520893017
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Glaucoma is a common eye disease that leads to irreversible blindness unless timely detected. Hence, glaucoma detection at an early stage is of utmost importance for a better treatment plan and ultimately saving the vision. The recent literature has shown the prominence of CNN-based methods to detect glaucoma from retinal fundus images. However, such methods mainly focus on solving binary classification tasks and have not been thoroughly explored for the detection of different glaucoma stages, which is relatively challenging due to minute lesion size variations and high inter-class similarities. This paper proposes a global self-attention based network called GS-Net for efficient multi-stage glaucoma classification. We introduce a global self-attention module (GSAM) consisting of two parallel attention modules, a channel attention module (CAM) and a spatial attention module (SAM), to learn global feature dependencies across channel and spatial dimensions. The GSAM encourages extracting more discriminative and class-specific features from the fundus images. The experimental results on a publicly available dataset demonstrate that our GS-Net outperforms state-of-the-art methods. Also, the GSAM achieves competitive performance against popular attention modules.
Abstract（参考訳）: 緑内障は、タイムリーに検出されない限り、不可逆的な盲目を引き起こす一般的な眼疾患である。したがって、早期の緑内障検出は、より良い治療計画と最終的にビジョンを救うために最も重要である。近年の文献では網膜基底画像から緑内障を検出するCNN法が注目されている。しかし、これらの手法は主に二分分類課題の解決に重点を置いており、微小な病変の大きさとクラス間の類似性が高いため比較的困難な緑内障のステージの検出については、徹底的に検討されていない。本稿では,効率的な多段階緑内障分類のためのグローバル自己注意型ネットワークGS-Netを提案する。チャネルアテンションモジュール (CAM) と空間アテンションモジュール (SAM) の2つの並列アテンションモジュールからなるグローバルな自己アテンションモジュール (GSAM) を導入し, チャネルと空間次元のグローバルな特徴依存性を学習する。 GSAMは、基底画像からより差別的でクラス固有の特徴を抽出することを奨励している。公開データセットの実験結果は、GS-Netが最先端の手法より優れていることを示している。また、GSAMは一般的な注目モジュールと競合する性能を達成している。

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