論文の概要: Adaptive Wavelet Filters as Practical Texture Feature Amplifiers for Parkinson's Disease Screening in OCT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19292v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 02:47:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:50:55.345172
• Title: Adaptive Wavelet Filters as Practical Texture Feature Amplifiers for Parkinson's Disease Screening in OCT
• Title（参考訳）: OCTにおけるパーキンソン病スクリーニングのための実用的テクスチャ特徴増幅器としての適応ウェーブレットフィルタ
• Authors: Xiaoqing Zhang, Hanfeng Shi, Xiangyu Li, Haili Ye, Tao Xu, Na Li, Yan Hu, Fan Lv, Jiangfan Chen, Jiang Liu,
• Abstract要約: パーキンソン病(英: Parkinson's disease、PD)は、世界的な神経変性疾患である。 近年の研究では、網膜層から抽出したテクスチャの特徴がPD診断のバイオマーカーとして採用されていることが示唆されている。 本稿では,実用的なテクスチャ特徴増幅器として機能する適応ウェーブレットフィルタ(AWF)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.900984680843651
• License:
• Abstract: Parkinson's disease (PD) is a prevalent neurodegenerative disorder globally. The eye's retina is an extension of the brain and has great potential in PD screening. Recent studies have suggested that texture features extracted from retinal layers can be adopted as biomarkers for PD diagnosis under optical coherence tomography (OCT) images. Frequency domain learning techniques can enhance the feature representations of deep neural networks (DNNs) by decomposing frequency components involving rich texture features. Additionally, previous works have not exploited texture features for automated PD screening in OCT. Motivated by the above analysis, we propose a novel Adaptive Wavelet Filter (AWF) that serves as the Practical Texture Feature Amplifier to fully leverage the merits of texture features to boost the PD screening performance of DNNs with the aid of frequency domain learning. Specifically, AWF first enhances texture feature representation diversities via channel mixer, then emphasizes informative texture feature representations with the well-designed adaptive wavelet filtering token mixer. By combining the AWFs with the DNN stem, AWFNet is constructed for automated PD screening. Additionally, we introduce a novel Balanced Confidence (BC) Loss by mining the potential of sample-wise predicted probabilities of all classes and class frequency prior, to further boost the PD screening performance and trustworthiness of AWFNet. The extensive experiments manifest the superiority of our AWFNet and BC over state-of-the-art methods in terms of PD screening performance and trustworthiness.
• Abstract（参考訳）: パーキンソン病(英: Parkinson's disease、PD)は、世界的な神経変性疾患である。 眼の網膜は脳の拡張であり、PDスクリーニングにおいて大きな可能性を秘めている。 近年の研究では、網膜層から抽出したテクスチャの特徴が、光コヒーレンス断層撮影(OCT)画像下でPD診断のためのバイオマーカーとして採用されていることが示唆されている。 周波数領域学習技術は、豊かなテクスチャ特徴を含む周波数成分を分解することで、ディープニューラルネットワーク(DNN)の特徴表現を強化することができる。 さらに、以前の研究ではOCTのPD自動スクリーニングにテクスチャ機能を利用していない。 本稿では,本手法を応用した適応ウェーブレットフィルタ (Adaptive Wavelet Filter, AWF) を提案する。 具体的には、AWFはまず、チャネルミキサーを介してテクスチャ特徴表現の多様性を高め、その後、よく設計された適応ウェーブレットフィルタリングトークンミキサーを用いて、情報的テクスチャ特徴表現を強調する。 AWFとDNNステムを組み合わせることで、APFNetは自動PDスクリーニングのために構築される。 さらに,AWFNetのPDスクリーニング性能と信頼性をさらに向上させるため,すべてのクラスとクラス周波数のサンプリングワイド予測確率の可能性をマイニングすることで,BC損失を新たに導入する。 PDスクリーニング性能と信頼性の観点から,AWFNetとBCの最先端手法に対する優位性を示す大規模な実験を行った。

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