PMP-Swin：用于视网膜疾病分类的多尺度块消息传递 Swin Transformer
计算机视觉与模式识别
2023-11-21 v1
摘要
视网膜疾病是视力受损的主要原因之一，早期诊断是防止病情恶化的关键。如今，许多工作利用 Transformer 的强大视觉表征能力来诊断疾病。然而，视网膜疾病表现较轻微且常呈现重叠征象，这给准确的多类分类带来了巨大困难。因此，我们提出了一种名为多尺度块消息传递 Swin Transformer 的新框架，用于多类视网膜疾病分类。具体而言，我们基于消息传递机制设计了一个块消息传递（PMP）模块，以建立病理语义特征的全局交互并进一步利用不同疾病间的细微差异。此外，考虑到病理特征尺度多样，我们集成了多个针对不同块大小的 PMP 模块。为评估，我们构建了一个名为 OPTOS 数据集的新数据集，包含 1033 张由 Optos 相机拍摄的高分辨率眼底图像，并进行了综合实验以验证所提方法的有效性。在公共数据集和我们的数据集上的结果均表明，与最先进方法相比，我们的方法取得了卓越性能。
引用
@article{arxiv.2311.11669,
title = {PMP-Swin: Multi-Scale Patch Message Passing Swin Transformer for Retinal Disease Classification},
author = {Zhihan Yang and Zhiming Cheng and Tengjin Weng and Shucheng He and Yaqi Wang and Xin Ye and Shuai Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.11669},
year = {2023}
}
备注
9 pages, 7 figures