Approach to Designing CV Systems for Medical Applications: Data, Architecture and AI

要約

このペーパーでは、特定の診断を予測しないことを選択して、従来のスクリーニングアプローチから意図的に分岐するFundus画像分析のための革新的なソフトウェアシステムを紹介します。
代わりに、私たちの方法論は、Fundus構造の正常な特徴と病理学的特徴の両方を徹底的に分析し、医療専門家の手に究極の意思決定権限を残すことにより、診断プロセスを模倣します。
私たちのイニシアチブは、客観的な臨床分析の必要性に対処し、Fundus画像検査の臨床ワークフローを自動化および強化しようとしています。
このシステムは、包括的なアーキテクチャから、人工知能（AI）モデルを搭載したモジュラー分析設計まで、眼科的実践とシームレスに整合しています。
当社のユニークなアプローチは、最先端のディープラーニング方法と従来のコンピュータービジョンアルゴリズムの組み合わせを利用して、眼底構造の包括的で微妙な分析を提供します。
私たちのシステムを実例として使用して、医療用途を設計するための特徴的な方法論を提示します。
包括的な検証と検証結果は、さまざまな医療ドメインにわたる潜在的なアプリケーションを使用して、Fundusイメージ分析に革命をもたらす際のアプローチの有効性を示しています。

要約(オリジナル)

This paper introduces an innovative software system for fundus image analysis that deliberately diverges from the conventional screening approach, opting not to predict specific diagnoses. Instead, our methodology mimics the diagnostic process by thoroughly analyzing both normal and pathological features of fundus structures, leaving the ultimate decision-making authority in the hands of healthcare professionals. Our initiative addresses the need for objective clinical analysis and seeks to automate and enhance the clinical workflow of fundus image examination. The system, from its overarching architecture to the modular analysis design powered by artificial intelligence (AI) models, aligns seamlessly with ophthalmological practices. Our unique approach utilizes a combination of state-of-the-art deep learning methods and traditional computer vision algorithms to provide a comprehensive and nuanced analysis of fundus structures. We present a distinctive methodology for designing medical applications, using our system as an illustrative example. Comprehensive verification and validation results demonstrate the efficacy of our approach in revolutionizing fundus image analysis, with potential applications across various medical domains.

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