A Diffusion Model-Based Joint Dual-Task Network for Low-Quality Retinal Image Enhancement and Vessel Segmentation
Notice bibliographique
Résumé
In clinical screening, precise diagnosis of different diseases depends on extracting blood vessel information from fundus images. However, clinical fundus images often suffer from uneven illumination, blur, and artifacts caused by equipment or environmental factors. These problems can result in missed small blood vessels and vascular discontinuity, which hinder reliable diagnosis by optometrists or computer-aided systems. In this manuscript, we propose a joint framework, called ESDiff, to address these challenges by integrating retinal image enhancement and vessel segmentation. Specifically, we introduce a novel diffusion model-based framework for image enhancement, incorporating mask refinement as an auxiliary task via a image enhancement and vessel mask-aware diffusion model. Furthermore, we utilize low-quality retinal fundus images and their corresponding illumination maps as inputs to the modified UNet to obtain degradation factors that effectively preserve pathological features and pertinent information. This approach enhances the intermediate results within the iterative process of the diffusion model. To the best of our knowledge, this is the first utilization of a diffusion model to simultaneously achieve low-quality image enhancement and fundus vessel segmentation. Extensive experiments on publicly available fundus retinal datasets demonstrate the effectiveness of ESDiff compared to state-of-the-art methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».