Core Concepts
Brighteye는 비전 트랜스포머를 활용하여 컬러 안저 사진에서 녹내장을 감지하고 녹내장 특징을 분류하는 모델이다.
Abstract
이 연구에서는 Brighteye라는 방법을 제안하여 컬러 안저 사진을 이용한 녹내장 감지 및 녹내장 특징 분류를 수행한다.
먼저 YOLOv8을 사용하여 안저 사진에서 시신경 유두를 검출하고, 검출된 영역을 중심으로 관심 영역을 추출한다. 이렇게 전처리된 영상을 비전 트랜스포머 기반의 Brighteye 모델에 입력하여 녹내장 유무와 10가지 녹내장 특징을 독립적으로 분류한다.
Brighteye 모델은 패치 단위의 특징 추출과 어텐션 메커니즘을 통해 안저 영상 전체의 맥락 정보를 학습한다. 실험 결과, 시신경 유두 검출과 관심 영역 추출이 녹내장 감지와 특징 분류 성능을 향상시켰다. Brighteye는 Prevent Blindness America가 권장하는 최소 민감도 기준을 초과하는 성능을 보였다.
Stats
시신경 유두 검출 모델의 AUC는 0.995로 우수한 성능을 보였다.
시신경 유두 검출과 관심 영역 추출을 통해 녹내장 감지 민감도가 79.20%에서 85.70%로 향상되었다.
녹내장 특징 분류의 Hamming 거리가 0.2470에서 0.1250으로 개선되었다.
Quotes
"Brighteye는 비전 트랜스포머의 자기 주의 메커니즘을 통해 큰 안저 영상 내의 장거리 관계를 학습할 수 있다."
"시신경 유두 검출은 녹내장 감지와 녹내장 특징 분류 성능 향상에 중요한 역할을 한다."