論文の概要: DMS-Net:Dual-Modal Multi-Scale Siamese Network for Binocular Fundus Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.18046v1
• Date: Fri, 25 Apr 2025 03:27:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.630107
• Title: DMS-Net:Dual-Modal Multi-Scale Siamese Network for Binocular Fundus Image Classification
• Title（参考訳）: DMS-Net:2眼底画像分類のためのDMS-Dual-Modal Multi-Scale Siamese Network
• Authors: Guohao Huo, Zibo Lin, Zitong Wang, Ruiting Dai, Hao Tang,
• Abstract要約: 眼科疾患は世界的な健康上の課題となっているが、従来の診断法では両眼の病理学的相関を考慮できないことが多い。 両眼底画像分類のためのマルチスケール・マルチスケール・シームズ・ネットワークであるDMS-Netを提案する。 筆者らのフレームワークは,重量共有したSiamese ResNet-152バックボーンを利用して,2枚の眼底画像から深い意味的特徴を抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.010725085988296
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ophthalmic diseases pose a significant global health challenge, yet traditional diagnosis methods and existing single-eye deep learning approaches often fail to account for binocular pathological correlations. To address this, we propose DMS-Net, a dual-modal multi-scale Siamese network for binocular fundus image classification. Our framework leverages weight-shared Siamese ResNet-152 backbones to extract deep semantic features from paired fundus images. To tackle challenges such as lesion boundary ambiguity and scattered pathological distributions, we introduce a Multi-Scale Context-Aware Module (MSCAM) that integrates adaptive pooling and attention mechanisms for multi-resolution feature aggregation. Additionally, a Dual-Modal Feature Fusion (DMFF) module enhances cross-modal interaction through spatial-semantic recalibration and bidirectional attention, effectively combining global context and local edge features. Evaluated on the ODIR-5K dataset, DMS-Net achieves state-of-the-art performance with 80.5% accuracy, 86.1% recall, and 83.8% Cohen's kappa, demonstrating superior capability in detecting symmetric pathologies and advancing clinical decision-making for ocular diseases.
• Abstract（参考訳）: 眼科疾患は、重要な世界的な健康問題を引き起こすが、従来の診断方法や既存の単眼深層学習アプローチは、両眼の病理的相関を考慮できないことが多い。 そこで本研究では,両眼底画像分類のためのDMS-Netを提案する。 筆者らのフレームワークは,重量共有したSiamese ResNet-152バックボーンを利用して,2枚の眼底画像から深い意味的特徴を抽出する。 病変境界の曖昧さや病理分布の分散といった課題に対処するために,適応型プーリングとマルチ解像度特徴集約のためのアテンション機構を統合したマルチスケールコンテキスト認識モジュール(MSCAM)を導入する。 さらに、Dual-Modal Feature Fusion (DMFF)モジュールは、空間・セマンティックな再校正と双方向の注意を通して、グローバルなコンテキストと局所的なエッジの特徴を効果的に組み合わせて、相互モーダルな相互作用を強化する。 ODIR-5Kデータセットに基づいて、DMS-Netは80.5%の精度、86.1%のリコール、83.8%のコーエンのカッパで最先端のパフォーマンスを達成する。

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