論文の概要: LightHCG: a Lightweight yet powerful HSIC Disentanglement based Causal Glaucoma Detection Model framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.02437v1
- Date: Tue, 02 Dec 2025 05:52:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-03 21:04:45.736272
- Title: LightHCG: a Lightweight yet powerful HSIC Disentanglement based Causal Glaucoma Detection Model framework
- Title（参考訳）: LightHCG: 軽量かつ強力なHSICアンタングルメントに基づく因果緑内障検出モデルフレームワーク
- Authors: Daeyoung Kim,
- Abstract要約: 本研究は、新しい因果表現駆動緑内障検出モデルであるLightHCGを紹介する。
LightHCGは、非常に軽量なConvolutional VAEベースの潜在緑内障表現モデルである。
HSICをベースとした潜在空間歪みとグラフオートエンコーダをベースとした非教師なし因果表現学習を用いて、LightHCGは9399%の重量の緑内障の分類において高い性能を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.765413696274397
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: As a representative optic degenerative condition, glaucoma has been a threat to millions due to its irreversibility and severe impact on human vision fields. Mainly characterized by dimmed and blurred visions, or peripheral vision loss, glaucoma is well known to occur due to damages in the optic nerve from increased intraocular pressure (IOP) or neovascularization within the retina. Traditionally, most glaucoma related works and clinical diagnosis focused on detecting these damages in the optic nerve by using patient data from perimetry tests, optic papilla inspections and tonometer-based IOP measurements. Recently, with advancements in computer vision AI models, such as VGG16 or Vision Transformers (ViT), AI-automatized glaucoma detection and optic cup segmentation based on retinal fundus images or OCT recently exhibited significant performance in aiding conventional diagnosis with high performance. However, current AI-driven glaucoma detection approaches still have significant room for improvement in terms of reliability, excessive parameter usage, possibility of spurious correlation within detection, and limitations in applications to intervention analysis or clinical simulations. Thus, this research introduced a novel causal representation driven glaucoma detection model: LightHCG, an extremely lightweight Convolutional VAE-based latent glaucoma representation model that can consider the true causality among glaucoma-related physical factors within the optic nerve region. Using HSIC-based latent space disentanglement and Graph Autoencoder based unsupervised causal representation learning, LightHCG not only exhibits higher performance in classifying glaucoma with 93~99% less weights, but also enhances the possibility of AI-driven intervention analysis, compared to existing advanced vision models such as InceptionV3, MobileNetV2 or VGG16.
- Abstract（参考訳）: 視神経変性の代表的な状態として、緑内障は、その可逆性と人間の視界への深刻な影響により、何百万人もの脅威となっている。
眼圧上昇(IOP)や網膜の血管新生による視神経の損傷により緑内障が出現することが知られている。
伝統的に、緑内障関連研究や臨床診断は、腹腔鏡検査、視床乳頭検査、トノメーターによるIOO測定の患者データを用いて、視神経のこれらの損傷を検出することに重点を置いている。
近年,VGG16 や Vision Transformers (ViT) などのコンピュータビジョンAIモデルの進歩に伴い,網膜眼底画像やOCTに基づくAI自動緑内障検出や光学カップセグメンテーションが,従来の診断を高性能に支援する上で大きなパフォーマンスを発揮している。
しかし、現在のAI駆動の緑内障検出アプローチは、信頼性、過剰なパラメータ使用、検出内での急激な相関の可能性、介入分析や臨床シミュレーションへの応用の限界の観点から、大きな改善の余地がある。
そこで本研究では,眼神経領域における緑内障関連物理的要因間の真の因果性を考慮した極めて軽量なコンボリューションVAEによる潜在緑内障表現モデルであるLightHCGを導入した。
HSICベースの潜在空間歪みとグラフオートエンコーダに基づく教師なし因果表現学習を使用することで、LightHCGは、グラウコーマを93～99%の重量で分類する上で高いパフォーマンスを示すだけでなく、InceptionV3、MobileNetV2、VGG16といった既存の先進的な視覚モデルと比較して、AIによる介入分析の可能性を高める。
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