Geometric Correspondence-Based Multimodal Learning for Ophthalmic Image Analysis

人工智能 计算机科学 光学相干层析成像 杠杆(统计) 特征(语言学) 判别式 深度学习 青光眼 模式 模式识别(心理学) 医学影像学 特征选择 图像配准 图像融合 计算机视觉 机器学习 图像(数学) 医学 放射科 眼科 社会科学 语言学 哲学 社会学
作者
Yan Wang,Liangli Zhen,Tien‐En Tan,Huazhu Fu,Yangqin Feng,Zizhou Wang,Xinxing Xu,Rick Siow Mong Goh,Yipin Ng,Claire T. Calhoun,Gavin Siew Wei Tan,Jennifer K. Sun,Yong Liu,Daniel Shu Wei Ting
出处
期刊:IEEE Transactions on Medical Imaging [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:43 (5): 1945-1957 被引量:3
标识
DOI:10.1109/tmi.2024.3352602
摘要

Color fundus photography (CFP) and Optical coherence tomography (OCT) images are two of the most widely used modalities in the clinical diagnosis and management of retinal diseases. Despite the widespread use of multimodal imaging in clinical practice, few methods for automated diagnosis of eye diseases utilize correlated and complementary information from multiple modalities effectively. This paper explores how to leverage the information from CFP and OCT images to improve the automated diagnosis of retinal diseases. We propose a novel multimodal learning method, named geometric correspondence-based multimodal learning network (GeCoM-Net), to achieve the fusion of CFP and OCT images. Specifically, inspired by clinical observations, we consider the geometric correspondence between the OCT slice and the CFP region to learn the correlated features of the two modalities for robust fusion. Furthermore, we design a new feature selection strategy to extract discriminative OCT representations by automatically selecting the important feature maps from OCT slices. Unlike the existing multimodal learning methods, GeCoM-Net is the first method that formulates the geometric relationships between the OCT slice and the corresponding region of the CFP image explicitly for CFP and OCT fusion. Experiments have been conducted on a large-scale private dataset and a publicly available dataset to evaluate the effectiveness of GeCoM-Net for diagnosing diabetic macular edema (DME), impaired visual acuity (VA) and glaucoma. The empirical results show that our method outperforms the current state-of-the-art multimodal learning methods by improving the AUROC score 0.4%, 1.9% and 2.9% for DME, VA and glaucoma detection, respectively.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
一路芬芳发布了新的文献求助10
刚刚
重要小兔子完成签到,获得积分10
1秒前
王大锤完成签到,获得积分10
2秒前
乌兰巴托没有海完成签到,获得积分10
5秒前
8秒前
lin关注了科研通微信公众号
9秒前
10秒前
兴奋小丸子完成签到,获得积分10
11秒前
12秒前
13秒前
13秒前
keyanxiaobai完成签到,获得积分10
14秒前
二十二点36完成签到,获得积分10
14秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
15秒前
英勇星月完成签到 ,获得积分10
18秒前
zgt01发布了新的文献求助10
18秒前
新德里梅塔洛1号完成签到,获得积分20
21秒前
24秒前
wp完成签到,获得积分10
29秒前
splemeth完成签到,获得积分10
29秒前
雪白的紫翠完成签到 ,获得积分10
30秒前
哈哈完成签到,获得积分10
31秒前
淡定访琴完成签到,获得积分10
33秒前
大力云朵完成签到,获得积分10
35秒前
ADcal完成签到 ,获得积分10
35秒前
35秒前
tony完成签到,获得积分10
35秒前
苏苏完成签到,获得积分10
37秒前
WuFen完成签到 ,获得积分10
38秒前
淘宝叮咚完成签到,获得积分10
38秒前
高高从云完成签到 ,获得积分10
39秒前
情怀应助唐唐采纳,获得10
40秒前
科研肥料完成签到,获得积分10
41秒前
每天都在找完成签到,获得积分10
41秒前
桐桐应助zzw采纳,获得20
41秒前
41秒前
吕布完成签到,获得积分10
42秒前
42秒前
ChenYifei完成签到,获得积分10
46秒前
qq发布了新的文献求助10
46秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038184
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575908
关于积分的说明 11373872
捐赠科研通 3305715
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892662
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022