論文の概要: Enhancing Diabetic Retinopathy Classification Accuracy through Dual Attention Mechanism in Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.19199v1
• Date: Fri, 25 Jul 2025 12:09:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-28 16:16:48.94507
• Title: Enhancing Diabetic Retinopathy Classification Accuracy through Dual Attention Mechanism in Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習におけるデュアルアテンション機構による糖尿病網膜症分類の精度向上
• Authors: Abdul Hannan, Zahid Mahmood, Rizwan Qureshi, Hazrat Ali,
• Abstract要約: 本研究では,グローバルアテンションブロック(GAB)とカテゴリーアテンションブロック(CAB)をディープラーニングモデルに組み込む。 提案手法は,3つの事前学習ネットワークを用いた注意機構に基づくディープラーニングモデルに基づく。 提案手法はDR分類に関する最近報告された研究と同等の競争性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.856144231792095
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic classification of Diabetic Retinopathy (DR) can assist ophthalmologists in devising personalized treatment plans, making it a critical component of clinical practice. However, imbalanced data distribution in the dataset becomes a bottleneck in the generalization of deep learning models trained for DR classification. In this work, we combine global attention block (GAB) and category attention block (CAB) into the deep learning model, thus effectively overcoming the imbalanced data distribution problem in DR classification. Our proposed approach is based on an attention mechanism-based deep learning model that employs three pre-trained networks, namely, MobileNetV3-small, Efficientnet-b0, and DenseNet-169 as the backbone architecture. We evaluate the proposed method on two publicly available datasets of retinal fundoscopy images for DR. Experimental results show that on the APTOS dataset, the DenseNet-169 yielded 83.20% mean accuracy, followed by the MobileNetV3-small and EfficientNet-b0, which yielded 82% and 80% accuracies, respectively. On the EYEPACS dataset, the EfficientNet-b0 yielded a mean accuracy of 80%, while the DenseNet-169 and MobileNetV3-small yielded 75.43% and 76.68% accuracies, respectively. In addition, we also compute the F1-score of 82.0%, precision of 82.1%, sensitivity of 83.0%, specificity of 95.5%, and a kappa score of 88.2% for the experiments. Moreover, in our work, the MobileNetV3-small has 1.6 million parameters on the APTOS dataset and 0.90 million parameters on the EYEPACS dataset, which is comparatively less than other methods. The proposed approach achieves competitive performance that is at par with recently reported works on DR classification.
• Abstract（参考訳）: 糖尿病網膜症(DR)の自動分類は、眼科医がパーソナライズされた治療計画を策定するのを助けることができる。 しかし、データセット内の不均衡なデータ分布は、DR分類のために訓練されたディープラーニングモデルの一般化においてボトルネックとなる。 本研究では,グローバルアテンションブロック(GAB)とカテゴリーアテンションブロック(CAB)を深層学習モデルに組み合わせ,DR分類における不均衡なデータ分散問題を効果的に克服する。 提案手法は,3つの事前学習ネットワーク,すなわちMobileNetV3-small,Efficientnet-b0,DenseNet-169をバックボーンアーキテクチャとして使用する,アテンション機構に基づくディープラーニングモデルに基づく。 APTOSデータセットでは,DenseNet-169の平均精度が83.20%,MobileNetV3-smallとEfficientNet-b0が82%,80%であった。 EYEPACSデータセットでは、EfficientNet-b0の平均精度は80%、DenseNet-169とMobileNetV3-smallはそれぞれ75.43%、76.68%だった。 さらに,F1スコアの82.0%,精度82.1%,感度83.0%,特異度95.5%,カッパスコア88.2%も計算した。 さらに、我々の研究では、MobileNetV3-smallはAPTOSデータセットに1.6万のパラメータ、EYEPACSデータセットに0.90万のパラメータを持ち、他のメソッドよりも比較的少ない。 提案手法はDR分類に関する最近報告された研究と同等の競争性能を実現する。

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