論文の概要: Pathological Retinal Region Segmentation From OCT Images Using Geometric Relation Based Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.14119v3
• Date: Sat, 25 Apr 2020 14:37:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-18 01:41:48.811456
• Title: Pathological Retinal Region Segmentation From OCT Images Using Geometric Relation Based Augmentation
• Title（参考訳）: Geometric Relation based Augmentation を用いた OCT 画像からの網膜領域分割
• Authors: Dwarikanath Mahapatra, Behzad Bozorgtabar, Jean-Philippe Thiran and Ling Shao
• Abstract要約: 本稿では,幾何学と形状の内在的関係を共同で符号化することで,従来のGANベースの医用画像合成法よりも優れた手法を提案する。 提案手法は,取得手順の異なる画像を有する公開RETOUCHデータセット上で,最先端のセグメンテーション手法より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.7571086566595
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medical image segmentation is an important task for computer aided diagnosis. Pixelwise manual annotations of large datasets require high expertise and is time consuming. Conventional data augmentations have limited benefit by not fully representing the underlying distribution of the training set, thus affecting model robustness when tested on images captured from different sources. Prior work leverages synthetic images for data augmentation ignoring the interleaved geometric relationship between different anatomical labels. We propose improvements over previous GAN-based medical image synthesis methods by jointly encoding the intrinsic relationship of geometry and shape. Latent space variable sampling results in diverse generated images from a base image and improves robustness. Given those augmented images generated by our method, we train the segmentation network to enhance the segmentation performance of retinal optical coherence tomography (OCT) images. The proposed method outperforms state-of-the-art segmentation methods on the public RETOUCH dataset having images captured from different acquisition procedures. Ablation studies and visual analysis also demonstrate benefits of integrating geometry and diversity.
• Abstract（参考訳）: 医用画像分割はコンピュータ診断にとって重要な課題である。 大規模なデータセットに対するpixelwiseの手動アノテーションは、高度な専門知識と時間がかかります。 従来のデータ拡張は、トレーニングセットの基本的な分布を完全に表現しないため、異なるソースから取得した画像でテストした場合、モデルの堅牢性に影響を与える。 先行研究は、異なる解剖学的ラベル間の幾何学的関係を無視するデータ拡張のために合成画像を活用する。 本稿では,幾何学と形状の内在的関係を共同で符号化することで,従来のGANベースの医用画像合成法の改善を提案する。 潜在空間変数サンプリングはベース画像から多様な画像を生成することができ、ロバスト性が向上する。 本手法により生成された拡張画像から,網膜光コヒーレンス断層撮影(OCT)画像のセグメンテーション性能を高めるためにセグメンテーションネットワークを訓練する。 提案手法は,取得手順の異なる画像を有する公開RETOUCHデータセット上で,最先端のセグメンテーション手法より優れている。 アブレーション研究と視覚分析は、幾何学と多様性を統合する利点も示している。

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