Graph-based representation of retinal lesions for an interpretable diagnosis of diabetic retinopathy
Notice bibliographique
Résumé
Diabetic retinopathy (DR) is a leading cause of blindness among the working-age population worldwide. DR diagnosis and grading are based on identifying characteristic retinal lesions through fundus imaging. Despite the effectiveness of deep learning techniques in DR detection and grading, these methods often lack interpretability. This work introduces a novel approach that leverages a graph representation of the retina, where each node corresponds to a lesion, and a graph neural network (GNN) is used to grade DR. Our method aligns with clinical guidelines by using lesion-specific information while maintaining the capacity of deep learning models. We first segment DR lesions using a pre-trained convolutional neural network (CNN) and then construct a graph with lesions as nodes connected to their k nearest neighbours. Features for each node are derived from the lesion-specific regions in the fundus image. The resulting lesion graph is classified using a graph attention network (GAT) to make the DR grade prediction. Our method was evaluated on multiple public datasets, achieving performance comparable to state-of-the-art techniques based on quadratic weighted Cohen’s kappa and other metrics. This graph-based approach offers a balance between local lesion segmentation and global image classification, potentially enhancing interpretability and robustness for clinical applications.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».