Краткое содержание

arXiv:2407.04396v3 Тип объявления: замена-перекрёстная Аннотация: Изображения глазного дна играют ключевую роль в ранней диагностике заболеваний глаза. Хотя модели глубокого обучения, использующие изображения глазного дна, значительно продвинули диагностику множества глазных болезней, различия изображений от различных устройств визуализации и мест проведения исследований (так называемые доменные сдвиги) создают трудности при внедрении предварительно обученных моделей в реальных условиях эксплуатации. Для решения этой проблемы мы предлагаем новую архитектуру адаптации во время тестирования — Framework for Fundus On-the-fly Test-Time Adaptation (FunOTTA), эффективно обобщающую модель диагностики глазного дна на неизвестные условия даже при сильных доменных сдвигах. FunOTTA выделяется стабильностью процесса адаптации благодаря динамическому устранению двусмысленности в памяти банка при минимизации вредных смещений априорных знаний. Мы также вводим новый целевой показатель обучения в процессе адаптации, позволяющий классификатору постепенно адаптироваться к целевым паттернам посредством надежной оценки условной принадлежности классов и регуляризации согласованности.