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arxiv：2209.00915v3 [CS.CV] 2024年3月24日

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arxiv：2209.00915v3 [CS.CV] 2024年3月24日

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摘要。纵向成像能够捕获静态解剖结构和疾病进展的动态变化，并且患者特异性的病理学治疗更好。但是，检测糖尿病性视网膜病（DR）的常规方法很少利用纵向信息来改善DR分析。在这项工作中，我们研究了利用纵向性质的自我监督学习的好处，以诊断。我们比较了不同的纵向自我监督学习（LSSL）方法，以模拟疾病从纵向视网膜色眼底照片（CFP）进行疾病的进展，以使用一对连续考试来检测早期的DR严重性变化。实验是在有或没有那些经过训练的编码器（LSSL）的纵向DR筛选数据集上进行的，该数据集（LSSL）充当了持久的借口任务。Results achieve an AUC of 0.875 for the baseline (model trained from scratch) and an AUC of 0.96 (95% CI: 0.9593-0.9655 DeLong test) with a p-value < 2.2e-16 on early fusion using a simple ResNet alike architecture with frozen LSSL weights, suggesting that the LSSL latent space enables to encode the dynamic of DR progression.

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