論文の概要: Wavelet-based Global-Local Interaction Network with Cross-Attention for Multi-View Diabetic Retinopathy Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19329v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 03:44:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:50:54.626672
• Title: Wavelet-based Global-Local Interaction Network with Cross-Attention for Multi-View Diabetic Retinopathy Detection
• Title（参考訳）: マルチビュー糖尿病網膜症検出のための横断注意を用いたウェーブレットを用いたグローバルローカルインタラクションネットワーク
• Authors: Yongting Hu, Yuxin Lin, Chengliang Liu, Xiaoling Luo, Xiaoyan Dou, Qihao Xu, Yong Xu,
• Abstract要約: 本稿では,難病情報学習の課題を克服し,多視点融合の不十分さを克服する新しい手法を提案する。 具体的には,局所的な病変の特徴とグローバルな依存関係を両立する2分岐ネットワークを提案する。 マルチビュー融合を改善し,冗長性を低減するために,クロスビュー融合モジュールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.977013678444273
• License:
• Abstract: Multi-view diabetic retinopathy (DR) detection has recently emerged as a promising method to address the issue of incomplete lesions faced by single-view DR. However, it is still challenging due to the variable sizes and scattered locations of lesions. Furthermore, existing multi-view DR methods typically merge multiple views without considering the correlations and redundancies of lesion information across them. Therefore, we propose a novel method to overcome the challenges of difficult lesion information learning and inadequate multi-view fusion. Specifically, we introduce a two-branch network to obtain both local lesion features and their global dependencies. The high-frequency component of the wavelet transform is used to exploit lesion edge information, which is then enhanced by global semantic to facilitate difficult lesion learning. Additionally, we present a cross-view fusion module to improve multi-view fusion and reduce redundancy. Experimental results on large public datasets demonstrate the effectiveness of our method. The code is open sourced on https://github.com/HuYongting/WGLIN.
• Abstract（参考訳）: 糖尿病性網膜症 (DR) の診断は, シングルビューDRが直面する不完全病変の問題に対処する, 有望な方法として最近登場した。しかし, サイズや病変の散在が原因で, いまだに困難である。 さらに,既存の多視点DR手法は,病変情報の相関や冗長性を考慮せずに,複数のビューをマージすることが多い。 そこで本研究では,難病情報学習の課題を克服し,多視点融合を不十分にするための新しい手法を提案する。 具体的には,局所的な病変の特徴とグローバルな依存関係を両立する2分岐ネットワークを提案する。 ウェーブレット変換の高周波成分は、病変のエッジ情報を利用するために使用され、グローバルな意味によって強化され、障害学習が困難になる。 さらに,多視点融合を改善し,冗長性を低減するために,クロスビュー融合モジュールを提案する。 大規模な公開データセットに対する実験結果から,本手法の有効性が示された。 コードはhttps://github.com/HuYongting/WGLINで公開されている。

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