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Robust deep learning for eye fundus images: Bridging real and synthetic data for enhancing generalization

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Autor(es):
Oliveira, Guilherme C. ; Rosa, Gustavo H. ; Pedronette, Daniel C. G. ; Papa, Joao P. ; Kumar, Himeesh ; Passos, Leandro A. ; Kumar, Dinesh
Número total de Autores: 7
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: Biomedical Signal Processing and Control; v. 94, p. 9-pg., 2024-04-03.
Resumo

Deep learning applications for assessing medical images are limited because the datasets are often small and imbalanced. The use of synthetic data has been proposed in the literature, but neither a robust comparison of the different methods nor generalizability has been reported. Our approach integrates a retinal image quality assessment model and StyleGAN2 architecture to enhance Age-related Macular Degeneration (AMD) detection capabilities and improve generalizability. This work compares ten different Generative Adversarial Network (GAN) architectures to generate synthetic eye-fundus images with and without AMD. We combined subsets of three public databases (iChallenge-AMD, ODIR-2019, and RIADD) to form a single training and test set. We employed the STARE dataset for external validation, ensuring a comprehensive assessment of the proposed approach. The results show that StyleGAN2 reached the lowest Fr & eacute;chet Inception Distance (166.17), and clinicians could not accurately differentiate between real and synthetic images. ResNet-18 architecture obtained the best performance with 85% accuracy and outperformed the two human experts (80% and 75%) in detecting AMD fundus images. The accuracy rates were 82.8% for the test set and 81.3% for the STARE dataset, demonstrating the model's generalizability. The proposed methodology for synthetic medical image generation has been validated for robustness and accuracy, with free access to its code for further research and development in this field. (AU)

Processo FAPESP: 19/02205-5 - Aprendizado adversarial em processamento de linguagem natural
Beneficiário:Gustavo Henrique de Rosa
Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
Processo FAPESP: 19/00585-5 - Redes neurais adversariais evolutivas aplicadas ao diagnóstico assistido por computador de retinopatia diabética
Beneficiário:João Paulo Papa
Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
Processo FAPESP: 23/10823-6 - Estudo e Desenvolvimento de Modelos Computacionais Inteligentes Biologicamente Plausíveis
Beneficiário:Leandro Aparecido Passos Junior
Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Fixação de Jovens Doutores
Processo FAPESP: 14/12236-1 - AnImaLS: Anotação de Imagem em Larga Escala: o que máquinas e especialistas podem aprender interagindo?
Beneficiário:Alexandre Xavier Falcão
Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
Processo FAPESP: 18/15597-6 - Aplicação e investigação de métodos de aprendizado não-supervisionado em tarefas de recuperação e classificação
Beneficiário:Daniel Carlos Guimarães Pedronette
Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Jovens Pesquisadores - Fase 2
Processo FAPESP: 19/07665-4 - Centro de Inteligência Artificial
Beneficiário:Fabio Gagliardi Cozman
Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Programa eScience e Data Science - Centros de Pesquisa em Engenharia
Processo FAPESP: 13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria
Beneficiário:Francisco Louzada Neto
Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão - CEPIDs