Retinal fundus images have been applied for the diagnosis and screening of eye diseases, such as Diabetic Retinopathy (DR) or Diabetic Macular Edema (DME). However, both low-quality fundus images and style inconsistency potentially increase uncertainty in the diagnosis of fundus disease and even lead to misdiagnosis by ophthalmologists. Most of the existing image enhancement methods mainly focus on improving the image quality by leveraging the guidance of high-quality images, which is difficult to be collected in medical applications. In this paper, we tackle image quality enhancement in a fully unsupervised setting, i.e., neither paired images nor high-quality images. To this end, we explore the potential of the self-supervised task for improving the quality of fundus images without the requirement of high-quality reference images. Specifically, we construct multiple patch-wise domains via an auxiliary pre-trained quality assessment network and a style clustering. To achieve robust low-quality image enhancement and address style inconsistency, we formulate two self-supervised domain adaptation tasks to disentangle the features of image content, low-quality factor and style information by exploring intrinsic supervision signals within the low-quality images. Extensive experiments are conducted on EyeQ and Messidor datasets, and results show that our DASQE method achieves new state-of-the-art performance when only low-quality images are available.


翻译:眼疾的诊断和筛查应用了视网膜基金图象,如糖尿病视网膜病(DDR)或糖尿病眼肿(DME)等。然而,低质量基金图象和风格不一致都可能增加基金病诊断的不确定性,甚至导致眼科医生的误诊。大部分现有的图像增强方法主要侧重于通过利用在医疗应用中难以收集的高质量图像指导来提高图像质量,提高图像质量。在本文中,我们处理在完全不受监督的环境中提高图像质量的问题,即既不配对图像,也不对高质量图像。为此,我们探索自我监督的任务在不要求高质量参考图像的情况下提高基金图象质量的潜力,甚至导致眼科病错诊断。具体地说,我们通过辅助的预先培训质量评估网络和风格组合来建立多处互不相近的域。为了实现稳健的低质量图像增强和地址风格不一致,我们制定了两个自我监督的域适应任务,以分离低质量图像内容的特征,即既不配对图像,也不配对高质量的图像,也不配对高质量的图像。为此,我们探索了自我监督的自我监督任务,在低质量的测试中,以内部数据显示质量质量的系统结果。

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