論文の概要: Rethinking Glaucoma Calibration: Voting-Based Binocular and Metadata Integration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18642v2
- Date: Sun, 02 Nov 2025 10:01:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-04 20:19:58.377751
- 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, Seong Jae Hwang,
- Abstract要約: 緑内障は可逆性失明の主要な原因であり、診断的主観性が高い。
V-ViT(Voting-based ViT)は、患者の双眼情報とメタデータを統合することで校正を強化するフレームワークである。
以上の結果から,V-ViTは緑内障の診断における過信の問題を効果的に解決し,臨床応用の信頼性の高い予測を可能にした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.317152109491892
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Glaucoma is a major cause of irreversible blindness, with significant diagnostic subjectivity. This inherent uncertainty, combined with the overconfidence of models optimized solely for accuracy can lead to fatal issues such as overdiagnosis or missing critical diseases. To ensure clinical trust, model calibration is essential for reliable predictions, yet study in this field remains limited. Existing calibration study have overlooked glaucoma's systemic associations and high diagnostic subjectivity. To overcome these limitations, we propose V-ViT (Voting-based ViT), a framework that enhances calibration by integrating a patient's binocular information and metadata. Furthermore, to mitigate diagnostic subjectivity, V-ViT utilizes an iterative dropout-based Voting System to maximize calibration performance. The proposed framework achieved state-of-the-art performance across all metrics, including the primary calibration metrics. Our results demonstrate that V-ViT effectively resolves the issue of overconfidence in predictions in glaucoma diagnosis, providing highly reliable predictions for clinical use. Our source code is available at https://github.com/starforTJ/V-ViT.
- Abstract（参考訳）: 緑内障は可逆性失明の主要な原因であり、診断的主観性が高い。
この本質的な不確実性は、正確性にのみ最適化されたモデルの過信と組み合わせることで、過剰診断や致命的な疾患の欠如といった致命的な問題を引き起こす。
臨床的信頼を確保するため、モデルの校正は信頼性の高い予測に不可欠であるが、この分野の研究は限られている。
既存の校正検査では緑内障の全身性関連と診断主観性が高いことが見過ごされている。
これらの制約を克服するために,患者の両眼情報とメタデータを統合することで校正を強化するV-ViT(Voting-based ViT)を提案する。
さらに、V-ViTは、リカバリ性能を最大化するために、反復的なドロップアウトベースの投票システムを利用する。
提案したフレームワークは、主要なキャリブレーション指標を含むすべてのメトリクスで最先端のパフォーマンスを達成した。
以上の結果から,V-ViTは緑内障の診断における過信の問題を効果的に解決し,臨床応用の信頼性の高い予測を可能にした。
ソースコードはhttps://github.com/starforTJ/V-ViT.comで公開されています。
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