基于眼底增强的疾病感知蒸馏模型用于OCT图像的视网膜疾病分类

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  • Fundus-Enhanced Disease-Aware Distillation Model for Retinal Disease Classification from OCT Images
    • 摘要
    • 方法
    • 实验结果

Fundus-Enhanced Disease-Aware Distillation Model for Retinal Disease Classification from OCT Images

摘要

光学相干断层扫描(OCT)是一种新颖且有效的眼科检查筛查工具。由于采集OCT图像相对比眼底照片更昂贵,现有方法采用多模态学习,通过眼底图像提供额外的上下文信息以弥补有限的OCT数据。然而,多模态框架需要同时拥有两种模态的配对数据集,这在临床使用中不切实际。

本文提出了一种类别原型匹配方法,以从眼底模型中蒸馏与疾病相关的信息到OCT模型,以及一种新的类别相似性对齐方法,以强制两种模态的疾病分布一致。
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方法

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图1. 比较(a)单模态学习,(b)多模态学习,和©我们提出的蒸馏增强方法。在我们的设置中,额外模态的图像仅用于模型训练,而在推理过程中不需要使用。
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图2. FDDM概述。基于类别原型匹配,用于蒸馏疾病特定特征,以及类别相似性对齐,用于蒸馏类间关系。

实验结果

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