JointViT：基于联合监督的长尾OCTa氧饱和度建模
计算机视觉与模式识别
2024-07-30 v3 图像与视频处理
摘要
血液氧饱和度（SaO2）对于健康状况至关重要，尤其是与呼吸相关障碍的关系。然而，持续监测SaO2耗时且受患者状况影响显著。最近，光学相干血管成像（OCTA）在快速有效地筛查眼部病变方面显示出巨大的发展潜力，为诊断呼吸相关障碍提供了可能。为此，我们提出了三大主要贡献。首先，提出JointViT模型，基于Vision Transformer架构并采用联合损失函数进行监督。其次，引入数据预处理中的平衡增强技术，以提高模型在OCTA数据集长尾分布上的性能。最后，在OCTA数据集上进行全面实验，我们的方法在其他多种最先进方法中显著优异，整体准确率提升最高可达12.28%。这一突破为未来利用OCTA诊断呼吸相关障碍奠定了基础。项目网站 https://steve-zeyu-zhang.github.io/JointViT
引用
@article{arxiv.2404.11525,
title = {JointViT: Modeling Oxygen Saturation Levels with Joint Supervision on Long-Tailed OCTA},
author = {Zeyu Zhang and Xuyin Qi and Mingxi Chen and Guangxi Li and Ryan Pham and Ayub Qassim and Ella Berry and Zhibin Liao and Owen Siggs and Robert Mclaughlin and Jamie Craig and Minh-Son To},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.11525},
year = {2024}
}
备注
Accepted to MIUA 2024 Oral