論文の概要: Retinal Fundus Multi-Disease Image Classification using Hybrid CNN-Transformer-Ensemble Architectures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21465v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 12:55:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:54:56.279608
• Title: Retinal Fundus Multi-Disease Image Classification using Hybrid CNN-Transformer-Ensemble Architectures
• Title（参考訳）: ハイブリッドCNN-Transformer-Ensembleアーキテクチャを用いた網膜ファウンダス多値画像分類
• Authors: Deependra Singh, Saksham Agarwal, Subhankar Mishra,
• Abstract要約: 我々の研究は、網膜疾患による人口の急激な世界的な問題に動機付けられています。 我々の主な目的は、網膜疾患を正確に予測できる包括的診断システムを開発することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3277163122167434
• License:
• Abstract: Our research is motivated by the urgent global issue of a large population affected by retinal diseases, which are evenly distributed but underserved by specialized medical expertise, particularly in non-urban areas. Our primary objective is to bridge this healthcare gap by developing a comprehensive diagnostic system capable of accurately predicting retinal diseases solely from fundus images. However, we faced significant challenges due to limited, diverse datasets and imbalanced class distributions. To overcome these issues, we have devised innovative strategies. Our research introduces novel approaches, utilizing hybrid models combining deeper Convolutional Neural Networks (CNNs), Transformer encoders, and ensemble architectures sequentially and in parallel to classify retinal fundus images into 20 disease labels. Our overarching goal is to assess these advanced models' potential in practical applications, with a strong focus on enhancing retinal disease diagnosis accuracy across a broader spectrum of conditions. Importantly, our efforts have surpassed baseline model results, with the C-Tran ensemble model emerging as the leader, achieving a remarkable model score of 0.9166, surpassing the baseline score of 0.9. Additionally, experiments with the IEViT model showcased equally promising outcomes with improved computational efficiency. We've also demonstrated the effectiveness of dynamic patch extraction and the integration of domain knowledge in computer vision tasks. In summary, our research strives to contribute significantly to retinal disease diagnosis, addressing the critical need for accessible healthcare solutions in underserved regions while aiming for comprehensive and accurate disease prediction.
• Abstract（参考訳）: 我々の研究は、網膜疾患による人口の急激な世界的な問題によって動機付けられており、それは均等に分布するが、特に非都市地域では専門的な専門知識が不足している。 我々の主な目的は、眼底画像のみから網膜疾患を正確に予測できる包括的診断システムを開発することで、この医療ギャップを埋めることである。 しかし、限られた多様なデータセットと不均衡なクラス分布のため、大きな課題に直面しました。 これらの問題を克服するため、我々は革新的な戦略を考案した。 本研究は, より深い畳み込みニューラルネットワーク(CNN), トランスフォーマーエンコーダ, およびアンサンブルアーキテクチャを組み合わせたハイブリッドモデルを用いて, 網膜基底像を20の疾患ラベルに分類する手法を提案する。 我々の包括的なゴールは、より広い範囲の条件で網膜疾患の診断精度を高めることに重点を置いて、これらの高度なモデルの可能性を評価することである。 C-Tranアンサンブルモデルがリーダーとして登場し,0.9166の卓越したモデルスコアを達成し,ベースラインスコア0.9を突破した。 さらに、IEViTモデルによる実験は、計算効率を向上して同様に有望な結果を示した。 また、動的パッチ抽出とコンピュータビジョンタスクにおけるドメイン知識の統合の有効性を実証した。 結論として,本研究は網膜疾患の診断に大きく貢献することを目的としており,包括的かつ正確な疾患予測をめざして,未保存領域における医療ソリューションへの重要なニーズに対処する。

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