GREEN：一种用于糖尿病视网膜病变分级的图残差重排序网络
计算机视觉与模式识别
2020-07-22 v2
摘要
糖尿病视网膜病变（DR）的自动分级为患者和医生便利了医学诊断。现有研究将 DR 分级表述为图像分类问题。由于 DR 的阶段/类别相互关联，不同类之间的关系无法通过独热标签显式描述，因为它是不同医师以不同结果经验性估计的。这种类相关性限制了现有网络实现有效分类。本文中，我们提出图残差重排序网络（GREEN），将类依赖先验引入原始图像分类网络。类依赖先验由带邻接矩阵的图卷积网络表示。该先验通过残差聚合方式对分类结果重排序，从而增强图像分类流程。在标准基准上的实验表明，GREEN 优于当前最优（SOTA）方法。
引用
@article{arxiv.2007.09968,
title = {GREEN: a Graph REsidual rE-ranking Network for Grading Diabetic Retinopathy},
author = {Shaoteng Liu and Lijun Gong and Kai Ma and Yefeng Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.09968},
year = {2020}
}
备注
MICCAI2020