論文の概要: Selective Diabetic Retinopathy Screening with Accuracy-Weighted Deep Ensembles and Entropy-Guided Abstention
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.05529v2
- Date: Tue, 11 Nov 2025 03:36:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-16 06:38:31.021975
- Title: Selective Diabetic Retinopathy Screening with Accuracy-Weighted Deep Ensembles and Entropy-Guided Abstention
- Title（参考訳）: 厳重度深部アンサンブルとエントロピー誘導異常を認めた選択的糖尿病網膜症の1例
- Authors: Jophy Lin,
- Abstract要約: 糖尿病網膜症(DR)は2030年までに全世界で1億3000万人以上の患者に影響を与えると予測されている。
不確実性推定と統合された深層アンサンブル学習フレームワークを導入し,DR検出における堅牢性,透明性,スケーラビリティを向上させる。
35,000個のEyePACS網膜基底画像のトレーニングと検証は、未濾過の精度93.70%を生み出した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Diabetic retinopathy (DR), a microvascular complication of diabetes and a leading cause of preventable blindness, is projected to affect more than 130 million individuals worldwide by 2030. Early identification is essential to reduce irreversible vision loss, yet current diagnostic workflows rely on methods such as fundus photography and expert review, which remain costly and resource-intensive. This, combined with DR's asymptomatic nature, results in its underdiagnosis rate of approximately 25 percent. Although convolutional neural networks (CNNs) have demonstrated strong performance in medical imaging tasks, limited interpretability and the absence of uncertainty quantification restrict clinical reliability. Therefore, in this study, a deep ensemble learning framework integrated with uncertainty estimation is introduced to improve robustness, transparency, and scalability in DR detection. The ensemble incorporates seven CNN architectures-ResNet-50, DenseNet-121, MobileNetV3 (Small and Large), and EfficientNet (B0, B2, B3)- whose outputs are fused through an accuracy-weighted majority voting strategy. A probability-weighted entropy metric quantifies prediction uncertainty, enabling low-confidence samples to be excluded or flagged for additional review. Training and validation on 35,000 EyePACS retinal fundus images produced an unfiltered accuracy of 93.70 percent (F1 = 0.9376). Uncertainty-filtering later was conducted to remove unconfident samples, resulting in maximum-accuracy of 99.44 percent (F1 = 0.9932). The framework shows that uncertainty-aware, accuracy-weighted ensembling improves reliability without hindering performance. With confidence-calibrated outputs and a tunable accuracy-coverage trade-off, it offers a generalizable paradigm for deploying trustworthy AI diagnostics in high-risk care.
- Abstract（参考訳）: 糖尿病網膜症(DR:diabetic retinopathy)は糖尿病の微小血管合併症であり、2030年までに全世界で1億3000万人以上の患者に影響を与えると予測されている。
早期の識別は、不可逆的な視力損失を減らすために不可欠であるが、現在の診断ワークフローは、高価でリソース集約的な写真や専門家レビューのような手法に依存している。
これはDRの非症状性の性質と相まって、診断率は約25%となる。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は医療画像のタスクにおいて強い性能を示すが、解釈可能性の制限と不確実な定量化の欠如は臨床的信頼性を制限している。
そこで本研究では,DR検出における堅牢性,透明性,スケーラビリティを向上させるために,不確実性推定と統合された深層アンサンブル学習フレームワークを導入する。
アンサンブルには7つのCNNアーキテクチャ(ResNet-50、DenseNet-121、MobileNetV3(Small and Large)、EfficientNet(B0、B2、B3)が組み込まれており、その出力は精度の高い多数決投票戦略によって融合されている。
確率重み付きエントロピー計量は予測の不確実性を定量化し、さらなるレビューのために低信頼のサンプルを除外またはフラグ付けすることができる。
35,000個のEyePACS網膜基底画像のトレーニングと検証により、未濾過精度は93.70%(F1 = 0.9376)となった。
不確かさフィルタリングは後に不確実なサンプルを除去するために行われ、最大精度は99.44パーセント(F1 = 0.9932)となった。
このフレームワークは、不確実性を認識し、精度の高いアンサンブルが、性能を損なうことなく信頼性を向上させることを示す。
信頼性キャリブレーションされたアウトプットと調整可能な精度カバレッジトレードオフによって、信頼性の高いAI診断をリスクの高い医療にデプロイするための、一般化可能なパラダイムを提供する。
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