論文の概要: Towards Label-Free 3D Segmentation of Optical Coherence Tomography
Images of the Optic Nerve Head Using Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.09635v1
- Date: Sat, 22 Feb 2020 05:41:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-29 19:09:41.280476
- Title: Towards Label-Free 3D Segmentation of Optical Coherence Tomography
Images of the Optic Nerve Head Using Deep Learning
- Title（参考訳）: 深層学習を用いた視神経の光コヒーレンス・トモグラフィー画像のラベルフリー3次元分割に向けて
- Authors: Sripad Krishna Devalla, Tan Hung Pham, Satish Kumar Panda, Liang
Zhang, Giridhar Subramanian, Anirudh Swaminathan, Chin Zhi Yun, Mohan Rajan,
Sujatha Mohan, Ramaswami Krishnadas, Vijayalakshmi Senthil, John Mark S. de
Leon, Tin A. Tun, Ching-Yu Cheng, Leopold Schmetterer, Shamira Perera, Tin
Aung, Alexandre H. Thiery, Michael J. A. Girard
- Abstract要約: 我々は,OCTデバイス間でラベルフリーで容易に翻訳可能な3Dセグメンテーションフレームワークを提案する。
最初の(エンハンサーとして参照)は、OCT画像の品質を3つのOCTデバイスから向上し、これらのデバイス間で調和した画像特性を実現した。
セグメンテーションネットワークでは,エンハンサーの使用がデバイス依存の達成に不可欠であることが判明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.918730586535766
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Since the introduction of optical coherence tomography (OCT), it has been
possible to study the complex 3D morphological changes of the optic nerve head
(ONH) tissues that occur along with the progression of glaucoma. Although
several deep learning (DL) techniques have been recently proposed for the
automated extraction (segmentation) and quantification of these morphological
changes, the device specific nature and the difficulty in preparing manual
segmentations (training data) limit their clinical adoption. With several new
manufacturers and next-generation OCT devices entering the market, the
complexity in deploying DL algorithms clinically is only increasing. To address
this, we propose a DL based 3D segmentation framework that is easily
translatable across OCT devices in a label-free manner (i.e. without the need
to manually re-segment data for each device). Specifically, we developed 2 sets
of DL networks. The first (referred to as the enhancer) was able to enhance OCT
image quality from 3 OCT devices, and harmonized image-characteristics across
these devices. The second performed 3D segmentation of 6 important ONH tissue
layers. We found that the use of the enhancer was critical for our segmentation
network to achieve device independency. In other words, our 3D segmentation
network trained on any of 3 devices successfully segmented ONH tissue layers
from the other two devices with high performance (Dice coefficients > 0.92).
With such an approach, we could automatically segment images from new OCT
devices without ever needing manual segmentation data from such devices.
- Abstract（参考訳）: 光コヒーレンストモグラフィー(OCT)の導入以来、緑内障の進行とともに発生する視神経頭(ONH)組織の複雑な3次元形態変化を研究することが可能である。
近年,これらの形態変化の自動抽出(セグメンテーション)と定量化のためにいくつかの深層学習(DL)技術が提案されているが,デバイス固有の性質と手動セグメンテーション(トレーニングデータ)作成の難しさは臨床応用を制限している。
いくつかの新しいメーカーと次世代octデバイスが市場に参入するにつれ、dlアルゴリズムを臨床で展開する複雑さは増大している。
そこで本研究では,ラベルフリーでOCTデバイス間で簡単に変換可能なDLベースの3Dセグメンテーションフレームワークを提案する。
具体的には,dlネットワークを2セット開発した。
最初の(エンハンサーとして参照)は、OCT画像の品質を3つのOCTデバイスから向上し、これらのデバイス間で調和した画像特性を実現した。
2回目は, onh組織6層からなる3次元セグメンテーションを行った。
セグメンテーションネットワークでは,エンハンサーの使用がデバイス依存の達成に不可欠であることが判明した。
言い換えれば、我々の3Dセグメンテーションネットワークは、他の2つのデバイスからOnH組織層を高い性能で分割することに成功した(Dice coefficient > 0.92)。
このようなアプローチにより、手動による分割データを必要とせずに、新しいOCTデバイスから自動的に画像を切り離すことができる。
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