論文の概要: FundusGAN: A Hierarchical Feature-Aware Generative Framework for High-Fidelity Fundus Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.17831v1
• Date: Sat, 22 Mar 2025 18:08:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 16:32:16.848116
• Title: FundusGAN: A Hierarchical Feature-Aware Generative Framework for High-Fidelity Fundus Image Generation
• Title（参考訳）: FundusGAN: 高品質な画像生成のための階層的特徴認識生成フレームワーク
• Authors: Qingshan Hou, Meng Wang, Peng Cao, Zou Ke, Xiaoli Liu, Huazhu Fu, Osmar R. Zaiane,
• Abstract要約: FundusGANは、高忠実度ファンドス画像合成用に特別に設計された新しい階層的特徴認識生成フレームワークである。 我々は、FundusGANが複数のメトリクスにわたって最先端のメソッドを一貫して上回っていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.46876389599076
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in ophthalmology foundation models such as RetFound have demonstrated remarkable diagnostic capabilities but require massive datasets for effective pre-training, creating significant barriers for development and deployment. To address this critical challenge, we propose FundusGAN, a novel hierarchical feature-aware generative framework specifically designed for high-fidelity fundus image synthesis. Our approach leverages a Feature Pyramid Network within its encoder to comprehensively extract multi-scale information, capturing both large anatomical structures and subtle pathological features. The framework incorporates a modified StyleGAN-based generator with dilated convolutions and strategic upsampling adjustments to preserve critical retinal structures while enhancing pathological detail representation. Comprehensive evaluations on the DDR, DRIVE, and IDRiD datasets demonstrate that FundusGAN consistently outperforms state-of-the-art methods across multiple metrics (SSIM: 0.8863, FID: 54.2, KID: 0.0436 on DDR). Furthermore, disease classification experiments reveal that augmenting training data with FundusGAN-generated images significantly improves diagnostic accuracy across multiple CNN architectures (up to 6.49\% improvement with ResNet50). These results establish FundusGAN as a valuable foundation model component that effectively addresses data scarcity challenges in ophthalmological AI research, enabling more robust and generalizable diagnostic systems while reducing dependency on large-scale clinical data collection.
• Abstract（参考訳）: RetFoundのような眼科基礎モデルの最近の進歩は、目覚ましい診断能力を示しているが、効果的な事前トレーニングのために大量のデータセットを必要としており、開発とデプロイメントに重大な障壁を生み出している。 この重要な課題に対処するため,我々は,高忠実度ファンドス画像合成に特化して設計された新しい階層型特徴認識生成フレームワークであるFundusGANを提案する。 本手法では,エンコーダ内の特徴ピラミッドネットワークを利用して,大規模解剖学的構造と微妙な病理的特徴を網羅的に抽出する。 このフレームワークはStyleGANベースの改良型ジェネレータと拡張された畳み込みと、重要な網膜構造を保存し、病理的な詳細表現を増強する戦略的なアップサンプリング調整を組み込んでいる。 DDR、DRIVE、IDRiDデータセットに関する総合的な評価は、FundusGANが複数のメトリクス(SSIM: 0.8863、FID: 54.2、KID: 0.0436、DDR: 0.0436)にわたる最先端の手法を一貫して上回っていることを示している。 さらに、FundusGAN生成画像によるトレーニングデータの拡大により、複数のCNNアーキテクチャ(ResNet50では最大6.49倍)での診断精度が大幅に向上することが明らかとなった。 これらの結果は、眼科AI研究におけるデータ不足問題に効果的に対処し、大規模臨床データ収集への依存を減らしつつ、より堅牢で一般化可能な診断システムを可能にする貴重な基礎モデルコンポーネントとしてFundusGANを確立している。

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