論文の概要: Regression and Learning with Pixel-wise Attention for Retinal Fundus Glaucoma Segmentation and Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.01815v1
• Date: Mon, 6 Jan 2020 23:54:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-14 02:54:47.375149
• Title: Regression and Learning with Pixel-wise Attention for Retinal Fundus Glaucoma Segmentation and Detection
• Title（参考訳）: 網膜眼底緑内障のセグメンテーションと検出のための画素間注意による回帰と学習
• Authors: Peng Liu and Ruogu Fang
• Abstract要約: 緑内障検出のための深層学習に基づく2つの自動アルゴリズムと光ディスクとカップセグメンテーションを提案する。 我々は、注意機構を利用して、正確な予測のためにピクセルワイドな特徴を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7687214264740994
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Observing retinal fundus images by an ophthalmologist is a major diagnosis approach for glaucoma. However, it is still difficult to distinguish the features of the lesion solely through manual observations, especially, in glaucoma early phase. In this paper, we present two deep learning-based automated algorithms for glaucoma detection and optic disc and cup segmentation. We utilize the attention mechanism to learn pixel-wise features for accurate prediction. In particular, we present two convolutional neural networks that can focus on learning various pixel-wise level features. In addition, we develop several attention strategies to guide the networks to learn the important features that have a major impact on prediction accuracy. We evaluate our methods on the validation dataset and The proposed both tasks' solutions can achieve impressive results and outperform current state-of-the-art methods. \textit{The code is available at \url{https://github.com/cswin/RLPA}}.
• Abstract（参考訳）: 眼科医による網膜基底像の観察は緑内障の主要な診断方法である。 しかし,手動観察,特に緑内障早期に病変の特徴を鑑別することは依然として困難である。 本稿では,緑内障検出と視神経乳頭およびカップセグメンテーションのための深層学習に基づく2つの自動アルゴリズムを提案する。 注意機構を用いて画素単位の特徴を学習し,正確な予測を行う。 特に,様々な画素レベル特徴の学習に焦点をあてた畳み込みニューラルネットワークを2つ提示する。 さらに,予測精度に大きな影響を与える重要な特徴を学習するために,ネットワークを誘導するいくつかの注意戦略を開発する。 検証データセットの手法を評価し,提案する両タスクのソリューションは印象的な結果を得ることができ,現状の手法を上回ることができる。 コードは \url{https://github.com/cswin/rlpa}} で利用可能である。

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