RetiGen：一种利用多视角眼底图像进行泛化视网膜诊断的框架
计算机视觉与模式识别
2024-03-26 v1
摘要
本研究引入了一种新颖的框架，旨在增强医学影像中的领域泛化能力，特别侧重于利用未标记的多视角彩色眼底照片。与传统方法依赖单视角影像数据并在跨不同临床环境泛化时面临挑战不同，我们的方法利用未标记多视角影像数据中的丰富信息来提高模型的鲁棒性和准确性。通过结合类别平衡方法、测试时适应技术和多视角优化策略，我们解决了领域偏移这一关键问题，该问题常常阻碍机器学习模型在实际应用中的性能。与各种最先进的领域泛化和测试时优化方法进行的对比实验表明，当与现有基线和最先进方法结合时，我们的方法始终表现更优。我们还展示了我们的在线方法能够改进所有现有技术。我们的框架不仅展示了领域泛化能力的提升，还通过促进对新的、未见过的数据集的在线适应，为实际部署提供了实用的解决方案。我们的代码可在 https://github.com/zgy600/RetiGen 获取。
引用
@article{arxiv.2403.15647,
title = {RetiGen: A Framework for Generalized Retinal Diagnosis Using Multi-View Fundus Images},
author = {Ze Chen and Gongyu Zhang and Jiayu Huo and Joan Nunez do Rio and Charalampos Komninos and Yang Liu and Rachel Sparks and Sebastien Ourselin and Christos Bergeles and Timothy Jackson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.15647},
year = {2024}
}