الانتباه الموجي لتحويل النوافذ المتنقل Swin لتصنيف اعتلال الشبكية السكري التلقائي
DOI:
https://doi.org/10.21123/bsj.2024.8565الكلمات المفتاحية:
قاعدة بياناتAPTOS ، اعتلال الشبكية السكري، الانتباه الموجي، محولSwin-B، محول Swin-Tالملخص
اعتلال الشبكية السكري (DR) هو أحد مضاعفات مرض السكري الذي يؤثر على العين عن طريق إتلاف الأوعية الدموية في شبكية العين. يمكن أن يؤدي ارتفاع مستويات السكر في الدم إلى تسرب أو انسداد هذه الأوعية ، مما يؤدي إلى فقدان البصر أو العمى. يعد الاكتشاف المبكر لـ DR أمرًا ضروريًا لمنع العمى ، ولكن التحليل اليدوي لصور قاع العين يمكن أن يستغرق وقتًا طويلاً ، خاصة مع عدد كبير من الصور. اكتسبت Swin-Transformers شعبية في تحليل الصور الطبية ، مما أدى إلى تقليل الحسابات وتحقيق نتائج أفضل. تقدم هذه الورقة WT Attention-Db5 Block ، والتي تركز الانتباه على مجال التردد العالي باستخدام تحويل المويجات المنفصل (DWT). تستخرج هذه الكتلة معلومات مفصلة من مجال التردد العالي مع الاحتفاظ بالمعلومات الأساسية منخفضة التردد. تناقش الدراسة نتائج تحدي كشف العمى لعام 2019 (APTOS 2019 BD) الذي عقدته جمعية آسيا والمحيط الهادئ لطب العيون عن بُعد. يحقق نموذج WT-Swin المقترح تحسينات كبيرة في دقة التصنيف. بالنسبة إلى Swin-T ، تبلغ دقة التدريب والتحقق من الصحة 99.14٪ و 98.91٪ على التوالي. بالنسبة للتصنيف الثنائي باستخدام Swin-B ، تبلغ دقة التدريب 99.01٪ ، ودقة التحقق 99.18٪ ، ودقة الاختبار 98٪. في التصنيف المتعدد ، تبلغ دقة التدريب والتحقق 93.19٪ و 86.34٪ على التوالي ، بينما تبلغ دقة الاختبار 86٪. في الختام ، يعد الاكتشاف المبكر لـ DR ضروريًا لمنع فقدان البصر. تُظهر كتلة WT Attention-Db5 المدمجة في نموذج WT-Swin نتائج واعدة في دقة التصنيف.
Received 11/02/2023
Revised 12/06/2023
Accepted 14/06/2023
Published Online First 20/01/2024
المراجع
Farooq MS, Arooj A, Alroobaea R, Baqasah AM, Jabarulla MY, Singh D, et al. Untangling computer-aided diagnostic system for screening diabetic retinopathy based on deep learning techniques. Sensors MDPI. 2022 24; 22(5): 1803. https://doi.org/10.3390/s22051803
Alyoubi WL, Abulkhair MF, Shalash WM. Diabetic retinopathy fundus image classification and lesions localization system using deep learning. Sensors MDPI. 2021; 21(11): 3704. https://doi.org/10.3390/s21113704
Hameed EK, Al-Ameri LT, Hasan HS, Abdulqahar Z. The Cut-off Values of Triglycerides-Glucose Index for Metabolic Syndrome Associated with Type 2 Diabetes Mellitus. Baghdad Sci J. 2021; 19(2): 340-346. http://dx.doi.org/10.21123/bsj.2022.19.2.0340
Qureshi I, Ma J, Abbas Q. Diabetic retinopathy detection and stage classification in eye fundus images using active deep learning. Multimed Tools Appl. 2021; 80: 11691-11721. https://doi.org/10.1007/s11042-020-10238-4
Hasan DA, Zeebaree SR, Sadeeq MA, Shukur HM, Zebari RR, Alkhayyat AH. Machine Learning-based Diabetic Retinopathy Early Detection and Classification Systems-A Survey. 1st Babylon Int Conf Inf Technol Sci. 2021 28 (pp. 16-21). IEEE. https://doi.org/10.1109/BICITS51482.2021.9509920
Dutta S, Saini K. Securing data: A study on different transform domain techniques. WSEAS Trans Syst Control. 2021; 16: 110-120. https://doi.org/10.37394/23203.2021.16.8
Liu J, Ding J, Ge X, Wang J. Evaluation of total nitrogen in water via airborne hyperspectral data: potential of fractional order discretization algorithm and discrete wavelet transform analysis. Remote Sens. MDPI. 2021; 13(22): 4643. https://doi.org/10.3390/rs13224643
Liu Z, Hu H, Lin Y, Yao Z, Xie Z, Wei Y, et al. Swin transformer v2: Scaling up capacity and resolution. Proc IEEE/CVF Conf CVPR 2022: 12009-12019.
https://doi.org/10.48550/arXiv.2111.09883
Xie Z, Lin Y, Yao Z, Zhang Z, Dai Q, Cao Y, et al. Self-supervised learning with swin transformers. arXiv preprint arXiv. 2021 10; 2105: 1-8. https://doi.org/10.48550/arXiv.2105.04553
Hao Li, Zhijing Yang, Xiaobin Hong, Ziying Zhao, Junyang Chen, Yukai Shi, et al. DnSwin: Toward real-world denoising via a continuous Wavelet Sliding Transformer. Knowl Based Syst . 2022, 14; 255: 109815. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2022.109815
Zhao X, Huang P, Shu X. Wavelet-Attention CNN for image classification. Multimedia Systems. 2022 ; 28(3): 915-24. https://doi.org/10.1007/s00530-022-00889-8
Kobat SG, Baygin N, Yusufoglu E, Baygin M, Barua PD, Dogan S, et al. Automated Diabetic Retinopathy Detection Using Horizontal and Vertical Patch Division-Based Pre-Trained DenseNET with Digital Fundus Images. Diagnostics. 2022 15; 12(8): 1975. https://doi.org/10.3390/diagnostics12081975
Chen D, Yang W, Wang L, Tan S, Lin J, Bu W. PCAT-UNet: UNet-like network fused convolution and transformer for retinal vessel segmentation. Raja G, editor. PLoS One. 2022 , 24; 17(1): e0262689. https://dx.plos.org/10.1371/journal.pone.0262689
Gupta IK, Choubey A, Choubey S. Mayfly optimization with deep learning enabled retinal fundus image classification model. Comput Electr Eng. 2022 , 1; 102: 108176. https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2022.108176
Atwany MZ, Sahyoun AH, Yaqub M. Deep learning techniques for diabetic retinopathy classification: A survey. IEEE Access. 2022 8: 28642 - 28655. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3157632
Omran M, AlShemmary EN. Towards accurate pupil detection based on morphology and Hough transform. Baghdad Sci J. 2020 ,1; 17(2): 583-590. http://dx.doi.org/10.21123/bsj.2020.17.2.0583
Jaskari J, Sahlsten J, Damoulas T, Knoblauch J, Särkkä S, Kärkkäinen L, et al. Uncertainty-aware deep learning methods for robust diabetic retinopathy classification. IEEE Access. 2022; 10: 76669-76681. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3192024
Zia F, Irum I, Qadri NN, Nam Y, Khurshid K, Ali M, et al. A multilevel deep feature selection framework for diabetic retinopathy image classification. CMC 2022; 70(2): 2261-2276. https://doi.org/10.32604/cmc.2022.017820
Ashour M A H. Optimized Artificial Neural network models to time series. Baghdad Sci J. 2022 ;19(4): 0899-0904. https://doi.org/10.21123/bsj.2022.19.4.0899
Liu Y, Guan L, Hou C, Han H, Liu Z, Sun Y, et al. Wind Power Short-Term Prediction Based on LSTM and Discrete Wavelet Transform. Appl Sci. 2019 , 15; 9(6): 1108. https://doi.org/10.3390/app9061108
Nobre J, Neves RF. Combining principal component analysis, discrete wavelet transform and XGBoost to trade in the financial markets. Expert Systems with Applications. 2019, 1; 125: 181-94. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2019.01.083
Freire PK de MM, Santos CAG, Silva GBL da. Analysis of the use of discrete wavelet transforms coupled with ANN for short-term streamflow forecasting. Appl Soft Comput ASC. 2019; 80: 494–505. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2019.04.024
Tymchenko B, Marchenko P, Spodarets D. Deep learning approach to diabetic retinopathy detection. arXiv preprint arXiv: 2020 , 3; 2003: 02261.
Bodapati JD, Naralasetti V, Shareef SN, Hakak S, Bilal M, Maddikunta PKR, et al. Blended Multi-Modal Deep ConvNet Features for Diabetic Retinopathy Severity Prediction. Electronics. 2020 , 30; 9(6): 914. https://doi.org/10.3390/electronics9060914
Khalaf M, Dhannoon BN. MSRD-Unet: Multiscale Residual Dilated U-Net for Medical Image Segmentation. Baghdad Sci J. 2022 , 5; 19(6(Suppl.)): 1603-1611. https://doi.org/10.21123/bsj.2022.7559
التنزيلات
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2024 مجلة بغداد للعلوم
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.