論文の概要: Rethinking Glaucoma Calibration: Voting-Based Binocular and Metadata Integration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18642v1
- Date: Mon, 24 Mar 2025 13:09:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-25 14:34:05.857180
- Title: Rethinking Glaucoma Calibration: Voting-Based Binocular and Metadata Integration
- Title（参考訳）: 緑内障の校正再考 : 投票による両眼・メタデータ統合
- Authors: Taejin Jeong, Joohyeok Kim, Jaehoon Joo, Yeonwoo Jung, Hyeonmin Kim, Seong Jae Hwang,
- Abstract要約: 緑内障(英: Glaucoma)は、視神経を損傷し、視力喪失を招き、世界中の視覚障害の主要な原因の一つである。
近年,緑内障の校正を中心に研究が進められている。
本稿では,V-ViT(Voting-based ViT)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5497988595874737
- License:
- Abstract: Glaucoma is an incurable ophthalmic disease that damages the optic nerve, leads to vision loss, and ranks among the leading causes of blindness worldwide. Diagnosing glaucoma typically involves fundus photography, optical coherence tomography (OCT), and visual field testing. However, the high cost of OCT often leads to reliance on fundus photography and visual field testing, both of which exhibit inherent inter-observer variability. This stems from glaucoma being a multifaceted disease that influenced by various factors. As a result, glaucoma diagnosis is highly subjective, emphasizing the necessity of calibration, which aligns predicted probabilities with actual disease likelihood. Proper calibration is essential to prevent overdiagnosis or misdiagnosis, which are critical concerns for high-risk diseases. Although AI has significantly improved diagnostic accuracy, overconfidence in models have worsen calibration performance. Recent study has begun focusing on calibration for glaucoma. Nevertheless, previous study has not fully considered glaucoma's systemic nature and the high subjectivity in its diagnostic process. To overcome these limitations, we propose V-ViT (Voting-based ViT), a novel framework that enhances calibration by incorporating disease-specific characteristics. V-ViT integrates binocular data and metadata, reflecting the multi-faceted nature of glaucoma diagnosis. Additionally, we introduce a MC dropout-based Voting System to address high subjectivity. Our approach achieves state-of-the-art performance across all metrics, including accuracy, demonstrating that our proposed methods are effective in addressing calibration issues. We validate our method using a custom dataset including binocular data.
- Abstract（参考訳）: 緑内障(英: Glaucoma)は、視神経を損傷し、視力喪失を招き、世界中の視覚障害の主要な原因の一つである。
緑内障の診断は通常、眼底撮影、光コヒーレンス断層撮影(OCT)、視野検査を含む。
しかし、OCTの高コストは、しばしばファンドス撮影と視野テストに依存し、どちらも固有のサーバ間変動を示す。
緑内障は様々な要因に影響される多面性疾患である。
その結果, 緑内障の診断は主観的であり, キャリブレーションの必要性を強調した。
適切な校正は、高リスク疾患に対する重要な懸念である過剰診断や誤診を防ぐために不可欠である。
AIは診断精度を大幅に改善したが、モデルの過信は校正性能を悪化させた。
近年,緑内障の校正を中心に研究が進められている。
それにもかかわらず、以前の研究では緑内障の全身性や診断過程における主観性の高さを十分に考慮していない。
これらの制約を克服するために,病原性の特徴を取り入れて校正を強化する新しいフレームワークであるV-ViT(Voting-based ViT)を提案する。
V-ViTは両眼データとメタデータを統合し、緑内障の診断の多面的特徴を反映している。
さらに、MCドロップアウトに基づく投票システムを導入し、高い主観性に対処する。
提案手法は,キャリブレーション問題に対処する上で有効であることを示す。
両眼データを含むカスタムデータセットを用いて本手法の有効性を検証する。
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