論文の概要: RURANET++: An Unsupervised Learning Method for Diabetic Macular Edema Based on SCSE Attention Mechanisms and Dynamic Multi-Projection Head Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.20224v2
• Date: Fri, 07 Mar 2025 08:17:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-10 15:01:10.819735
• Title: RURANET++: An Unsupervised Learning Method for Diabetic Macular Edema Based on SCSE Attention Mechanisms and Dynamic Multi-Projection Head Clustering
• Title（参考訳）: RANET++:SCSEアテンション機構と動的マルチプロジェクションヘッドクラスタリングに基づく糖尿病黄斑浮腫の教師なし学習法
• Authors: Wei Yang, Yiran Zhu, Jiayu Shen, Yuhan Tang, Chengchang Pan, Hui He, Yan Su, Honggang Qi,
• Abstract要約: RURANET++は、糖尿病黄斑浮腫(DME)の教師なし学習に基づく自動診断システムである 特徴処理中、トレーニング済みのGoogLeNetモデルは網膜画像から深い特徴を抽出し、PCAベースの次元を50次元に減らして計算効率を向上する。 実験の結果,複数の測定値に対して優れた性能を示し,最大精度(0.8411),精度(0.8593),リコール(0.8411),F1スコアを異常なクラスタリング品質で達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.423253964156117
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diabetic Macular Edema (DME), a prevalent complication among diabetic patients, constitutes a major cause of visual impairment and blindness. Although deep learning has achieved remarkable progress in medical image analysis, traditional DME diagnosis still relies on extensive annotated data and subjective ophthalmologist assessments, limiting practical applications. To address this, we present RURANET++, an unsupervised learning-based automated DME diagnostic system. This framework incorporates an optimized U-Net architecture with embedded Spatial and Channel Squeeze & Excitation (SCSE) attention mechanisms to enhance lesion feature extraction. During feature processing, a pre-trained GoogLeNet model extracts deep features from retinal images, followed by PCA-based dimensionality reduction to 50 dimensions for computational efficiency. Notably, we introduce a novel clustering algorithm employing multi-projection heads to explicitly control cluster diversity while dynamically adjusting similarity thresholds, thereby optimizing intra-class consistency and inter-class discrimination. Experimental results demonstrate superior performance across multiple metrics, achieving maximum accuracy (0.8411), precision (0.8593), recall (0.8411), and F1-score (0.8390), with exceptional clustering quality. This work provides an efficient unsupervised solution for DME diagnosis with significant clinical implications.
• Abstract（参考訳）: 糖尿病患者の合併症である糖尿病黄斑浮腫(DME)は、視覚障害と視覚障害の主要な原因となっている。 深層学習は医用画像解析において顕著な進歩を遂げているが、従来のDME診断はいまだに広範な注釈付きデータと主観的眼科医の評価に依存しており、実用的応用は制限されている。 そこで我々は,教師なし学習に基づく自動DME診断システムRURANET++を提案する。 このフレームワークは,適応型U-Netアーキテクチャと組込み空間およびチャネルスキーズ・アンド・エキサイティング(SCSE)アテンション機構を組み込んで,病変の特徴抽出を強化する。 特徴処理中、トレーニング済みのGoogLeNetモデルは網膜画像から深い特徴を抽出し、PCAベースの次元を50次元に減らして計算効率を向上する。 特に,マルチプロジェクションヘッドを用いたクラスタリングアルゴリズムを導入し,類似度閾値を動的に調整しながらクラスタの多様性を明示的に制御し,クラス内一貫性とクラス間識別を最適化する。 実験の結果,最大精度(0.8411),精度(0.8593),リコール(0.8411),F1スコア(0.8390),異常クラスタリング品質(0.8390)が得られた。 本研究は、DME診断に重要な臨床的意味を持つ効率的な教師なしソリューションを提供する。

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