Wavelet-Attention Swin for Automatic Diabetic Retinopathy Classification

Abstract

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.