A Pilot Study of Deep Learning-Based Monocular Depth Estimation from Fundus Photographs
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to evaluate the feasibility of a generalizable deep learning (DL)-based system with no a priori knowledge of fundus photographs to generate monocular depth map information about optic disc structures from this imaging modality. Images of 30 stereo pairs of fundus photographs centered on the optic disc of 30 subjects were analyzed with this DL system to generate monocular depth maps using zero-shot cross-dataset transfer. These maps were registered onto reference standard depth maps derived from optical coherence tomography. Accuracy of the DL system was assessed by the root of mean squared error (RMSE) between the estimate and reference standard. 47% of the total images from the dataset were successfully processed, with mean RMSE of 0.081. Our findings demonstrate that single image, monocular depth estimation with a generalizable DL system using zero-shot cross-dataset transfer applied to retinal color fundus photographs is feasible and has potential. Received: 24 July 2024 | Revised: 30 September 2024 | Accepted: 10 October 2024 Conflicts of Interest The authors declare that they have no conflicts of interest to this work. Data Availability Statement The data that support the findings of this study are openly available in Iowa Carver College of Medicine at https://medicine.uiowa.edu/eye/inspire-datasets, reference number [15]; in Github at https://github.com/isl-org/MiDaS, reference number [18]; in PyTorch at https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.html, reference number [19]; in ImageJ Docs at https://imagej.net/software/imagej2/, reference number [23]. Author Contribution Statement Rony Gelman: Conceptualization, Methodology, Software, Validation, Formal analysis, Investigation, Resources, Data curation, Writing - original draft, Writing - review & editing, Visualization, Supervision, Project administration. Michael D. Abràmoff: Writing - original draft, Writing - review & editing, Visualization, Supervision, Project administration.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».