論文の概要: Advanced Assessment of Stroke in Retinal Fundus Imaging with Deep Multi-view Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00079v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 14:10:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:57:05.481615
• Title: Advanced Assessment of Stroke in Retinal Fundus Imaging with Deep Multi-view Learning
• Title（参考訳）: 深層多視点学習による網膜基底イメージングにおけるストロークの高度評価
• Authors: Aysen Degerli, Mika Hilvo, Juha Pajula, Petri Huhtinen, Pekka Jäkälä,
• Abstract要約: 網膜基底像を用いて脳卒中・一過性虚血発作(TIA)を検出する多視点脳卒中ネットワーク(MVS-Net)を提案する。 既存の研究とは対照的に,本研究では,深層多視点学習による脳卒中とTAAを識別する解法を初めて提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8388591755871736
• License:
• Abstract: Stroke is globally a major cause of mortality and morbidity, and hence accurate and rapid diagnosis of stroke is valuable. Retinal fundus imaging reveals the known markers of elevated stroke risk in the eyes, which are retinal venular widening, arteriolar narrowing, and increased tortuosity. In contrast to other imaging techniques used for stroke diagnosis, the acquisition of fundus images is easy, non-invasive, fast, and inexpensive. Therefore, in this study, we propose a multi-view stroke network (MVS-Net) to detect stroke and transient ischemic attack (TIA) using retinal fundus images. Contrary to existing studies, our study proposes for the first time a solution to discriminate stroke and TIA with deep multi-view learning by proposing an end-to-end deep network, consisting of multi-view inputs of fundus images captured from both right and left eyes. Accordingly, the proposed MVS-Net defines representative features from fundus images of both eyes and determines the relation within their macula-centered and optic nerve head-centered views. Experiments performed on a dataset collected from stroke and TIA patients, in addition to healthy controls, show that the proposed framework achieves an AUC score of 0.84 for stroke and TIA detection.
• Abstract（参考訳）: ストロークは世界中で死亡率と致死率の主要な原因であり、脳卒中を正確かつ迅速に診断することが重要である。 網膜基底像では、網膜静脈拡張、動脈の狭化、および視力の増大など、眼の脳卒中リスクの既知のマーカーが明らかにされている。 脳卒中診断に使用される他の画像技術とは対照的に、眼底画像の取得は簡単で、非侵襲的で、高速で、安価である。 そこで本研究では,網膜基底像を用いて脳卒中・一過性虚血発作(TIA)を検出する多視点脳卒中ネットワーク(MVS-Net)を提案する。 従来の研究とは対照的に,右眼と左眼の両方から取得した眼底画像の多視点入力からなるエンドツーエンドのディープ・ネットワークを提案することにより,脳卒中とTAAを深いマルチビュー・ラーニングで識別する手法が提案されている。 そこで,提案したMVS-Netは両眼の眼底画像から代表的特徴を定義し,マキュラ中心視と視神経中心視の関連性を決定する。 脳卒中およびTAA患者から収集したデータセットを用いて行った実験は、健康なコントロールに加えて、提案フレームワークが脳卒中およびTAA検出のためのAUCスコア0.84を達成していることを示している。

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