論文の概要: Addressing High Class Imbalance in Multi-Class Diabetic Retinopathy Severity Grading with Augmentation and Transfer Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.17121v2
• Date: Mon, 28 Jul 2025 23:58:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 12:52:36.817783
• Title: Addressing High Class Imbalance in Multi-Class Diabetic Retinopathy Severity Grading with Augmentation and Transfer Learning
• Title（参考訳）: マルチクラス糖尿病網膜症重症度グレーディングにおける高次不均衡への対処 : 拡張学習と移行学習
• Authors: Faisal Ahmed,
• Abstract要約: 本稿では,2型および5型糖尿病網膜症(DR)分類のための堅牢なディープラーニングフレームワークを提案する。 2値分類では, 99.9%の精度, 98.6%の精度, 99.3%のリコール, 98.9%のF1スコア, 99.4%のAUCが得られた。 より困難な5クラス重度分類タスクでは、84.6%の競合精度と94.1%のAUCが、いくつかの既存手法より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5939351525664014
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diabetic retinopathy (DR) is a leading cause of vision loss worldwide, and early diagnosis through automated retinal image analysis can significantly reduce the risk of blindness. This paper presents a robust deep learning framework for both binary and five-class DR classification, leveraging transfer learning and extensive data augmentation to address the challenges of class imbalance and limited training data. We evaluate a range of pretrained convolutional neural network architectures, including variants of ResNet and EfficientNet, on the APTOS 2019 dataset. For binary classification, our proposed model achieves a state-of-the-art accuracy of 98.9%, with a precision of 98.6%, recall of 99.3%, F1-score of 98.9%, and an AUC of 99.4%. In the more challenging five-class severity classification task, our model obtains a competitive accuracy of 84.6% and an AUC of 94.1%, outperforming several existing approaches. Our findings also demonstrate that EfficientNet-B0 and ResNet34 offer optimal trade-offs between accuracy and computational efficiency across both tasks. These results underscore the effectiveness of combining class-balanced augmentation with transfer learning for high-performance DR diagnosis. The proposed framework provides a scalable and accurate solution for DR screening, with potential for deployment in real-world clinical environments.
• Abstract（参考訳）: 糖尿病網膜症 (DR) は視覚障害の主要な原因であり、網膜自動画像解析による早期診断は視覚障害のリスクを著しく低下させる。 本稿では,クラス不均衡と限定訓練データの課題に対処するために,転送学習と広範なデータ拡張を活用し,二進法と五進法両方のDR分類のための堅牢なディープラーニングフレームワークを提案する。 APTOS 2019データセット上で、ResNetとEfficientNetの変種を含む、事前訓練された畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャについて評価する。 2値分類では, 99.9%の精度, 98.6%の精度, 99.3%のリコール, 98.9%のF1スコア, 99.4%のAUCが得られた。 より困難な5クラス重度分類タスクでは、84.6%の競合精度と94.1%のAUCが、いくつかの既存手法より優れている。 また,EfficientNet-B0 と ResNet34 が両タスク間の精度と計算効率の最適なトレードオフを提供することを示した。 これらの結果は,高次DR診断におけるクラスバランス強化とトランスファーラーニングの併用の有効性を裏付けるものである。 提案するフレームワークは、DRスクリーニングのためのスケーラブルで正確なソリューションを提供し、実際の臨床環境に展開する可能性がある。

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