Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Learning Ensemble for Predicting Diabetic Macular Edema Onset Using Ultra-Wide Field Color Fundus Image

論文の概要: Deep Learning Ensemble for Predicting Diabetic Macular Edema Onset Using Ultra-Wide Field Color Fundus Image

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06483v1
Date: Wed, 9 Oct 2024 02:16:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-01 05:29:07.046352
Title: Deep Learning Ensemble for Predicting Diabetic Macular Edema Onset Using Ultra-Wide Field Color Fundus Image
Title（参考訳）: 超広視野カラー画像を用いた糖尿病黄斑浮腫発症予測のための深層学習アンサンブル
Authors: Pengyao Qin, Arun J. Thirunavukarasu, Le Zhang,
Abstract要約: 糖尿病黄斑浮腫(英: Diabetic macular edema, DME)は、糖尿病の重篤な合併症である。超広視野カラー写真画像を用いて1年以内にci-DMEの発症を予測するアンサンブル手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.271278111396875
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Diabetic macular edema (DME) is a severe complication of diabetes, characterized by thickening of the central portion of the retina due to accumulation of fluid. DME is a significant and common cause of visual impairment in diabetic patients. Center-involved DME (ci-DME) is the highest risk form of disease as fluid extends close to the fovea which is responsible for sharp central vision. Earlier diagnosis or prediction of ci-DME may improve treatment outcomes. Here, we propose an ensemble method to predict ci-DME onset within a year using ultra-wide-field color fundus photography (UWF-CFP) images provided by the DIAMOND Challenge. We adopted a variety of baseline state-of-the-art classification networks including ResNet, DenseNet, EfficientNet, and VGG with the aim of enhancing model robustness. The best performing models were Densenet 121, Resnet 152 and EfficientNet b7, and these were assembled into a definitive predictive model. The final ensemble model demonstrates a strong performance with an Area Under Curve (AUC) of 0.7017, an F1 score of 0.6512, and an Expected Calibration Error (ECE) of 0.2057 when deployed on a synthetic dataset. The performance of this ensemble model is comparable to previous studies despite training and testing in a more realistic setting, indicating the potential of UWF-CFP combined with a deep learning classification system to facilitate earlier diagnosis, better treatment decisions, and improved prognostication in ci-DME.
Abstract（参考訳）: 糖尿病黄斑浮腫(英: Diabetic macular edema, DME)は、糖尿病の重篤な合併症である。 DMEは糖尿病患者の視覚障害の重要かつ一般的な原因である。中心結合型DME(ci-DME)は、鋭い中心視を司る胎児の近傍に流体が広がるため、疾患の最も危険な形態である。 ci-DMEの早期診断や予測は治療成績を改善する可能性がある。そこで本研究では,DIAMOND Challengeで提供されるUWF-CFP画像を用いて,1年以内にci-DMEのオンセットを予測するアンサンブル手法を提案する。我々はResNet、DenseNet、EfficientNet、VGGなど、さまざまなベースラインの最先端分類ネットワークをモデルロバスト性の向上のために採用した。最高のパフォーマンスモデルはDensenet 121、Resnet 152、EfficientNet b7で、これらは決定的な予測モデルに組み立てられた。最終的なアンサンブルモデルでは、AUCが0.7017、F1が0.6512、ECEが0.2057である。このアンサンブルモデルの性能は、より現実的な環境でのトレーニングやテストにもかかわらず、以前の研究に匹敵するものであり、UWF-CFPとディープラーニング分類システムを組み合わせることにより、早期診断の容易化、治療決定の改善、ci-DMEにおける予後の向上が示される。

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