Generalizing Across Domains in Diabetic Retinopathy via Variational Autoencoders

要約

糖尿病性網膜症 (DR) 分類のドメイン一般化により、モデルは、さまざまな画像条件や患者の人口統計を持つ、これまで見えなかったドメインから網膜画像を適切に分類できるようになり、それによって幅広い臨床環境での適用性が向上します。
この研究では、DR データセットで遭遇するドメインシフトに効果的に取り組む、より堅牢で適応性のあるドメイン不変表現を取得することを目的として、眼底画像の潜在空間を解きほぐす変分オートエンコーダーの固有の能力を調査します。
私たちのアプローチは単純であるにもかかわらず、この古典的な手法の有効性を調査し、公開されているデータセットを使用して、このタスクに関して現代の最先端のアプローチを上回る能力を実証します。
私たちの発見は、DR 分類のための高度に洗練された方法が本質的にドメインの一般化に優れているという一般的な仮定に疑問を投げかけます。
これは、高度な技術のみに依存するのではなく、単純な方法を検討し、それを医療画像の一般化という困難なタスクに適応させることの重要性を強調しています。

要約(オリジナル)

Domain generalization for Diabetic Retinopathy (DR) classification allows a model to adeptly classify retinal images from previously unseen domains with various imaging conditions and patient demographics, thereby enhancing its applicability in a wide range of clinical environments. In this study, we explore the inherent capacity of variational autoencoders to disentangle the latent space of fundus images, with an aim to obtain a more robust and adaptable domain-invariant representation that effectively tackles the domain shift encountered in DR datasets. Despite the simplicity of our approach, we explore the efficacy of this classical method and demonstrate its ability to outperform contemporary state-of-the-art approaches for this task using publicly available datasets. Our findings challenge the prevailing assumption that highly sophisticated methods for DR classification are inherently superior for domain generalization. This highlights the importance of considering simple methods and adapting them to the challenging task of generalizing medical images, rather than solely relying on advanced techniques.

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