論文の概要: Adaptive Class Learning to Screen Diabetic Disorders in Fundus Images of Eye

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.12048v1
• Date: Tue, 21 Jan 2025 11:21:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:25:04.678421
• Title: Adaptive Class Learning to Screen Diabetic Disorders in Fundus Images of Eye
• Title（参考訳）: 眼底画像における糖尿病のスクリーニングのための適応型クラスラーニング
• Authors: Shramana Dey, Pallabi Dutta, Riddhasree Bhattacharyya, Surochita Pal, Sushmita Mitra, Rajiv Raman,
• Abstract要約: 早期発見と時間的介入は、視覚障害を回避し、患者の予後を高めるために重要である。 本研究は,網膜基底画像の分類のための分類器を訓練するための,CELD(Class Extension with Limited Data)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 公開データセットで全体の91%の精度を実現しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.11122957631582182
• License:
• Abstract: The prevalence of ocular illnesses is growing globally, presenting a substantial public health challenge. Early detection and timely intervention are crucial for averting visual impairment and enhancing patient prognosis. This research introduces a new framework called Class Extension with Limited Data (CELD) to train a classifier to categorize retinal fundus images. The classifier is initially trained to identify relevant features concerning Healthy and Diabetic Retinopathy (DR) classes and later fine-tuned to adapt to the task of classifying the input images into three classes: Healthy, DR, and Glaucoma. This strategy allows the model to gradually enhance its classification capabilities, which is beneficial in situations where there are only a limited number of labeled datasets available. Perturbation methods are also used to identify the input image characteristics responsible for influencing the models decision-making process. We achieve an overall accuracy of 91% on publicly available datasets.
• Abstract（参考訳）: 眼疾患の流行は世界中で増加しており、公衆衛生上の大きな課題となっている。 早期発見と時間的介入は、視覚障害を回避し、患者の予後を高めるために重要である。 本研究は,網膜基底画像の分類のための分類器を訓練するための,CELD(Class Extension with Limited Data)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 この分類器は、当初、健康・糖尿病網膜症(DR)のクラスに関連する特徴を特定するために訓練され、その後、入力画像の分類を健康・糖尿病・緑内障の3つのクラスに分類するタスクに適応するように微調整された。 この戦略により、モデルを徐々に分類能力を高めることができ、限られた数のラベル付きデータセットしか利用できない状況では有益である。 摂動法はまた、モデル決定プロセスに影響を与える入力画像の特徴を特定するためにも用いられる。 公開データセットで全体の91%の精度を実現しています。

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