論文の概要: Reconstruction and Quantification of 3D Iris Surface for Angle-Closure Glaucoma Detection in Anterior Segment OCT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.05179v1
• Date: Tue, 9 Jun 2020 10:56:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 15:31:03.241325
• Title: Reconstruction and Quantification of 3D Iris Surface for Angle-Closure Glaucoma Detection in Anterior Segment OCT
• Title（参考訳）: 隅角閉鎖緑内障検出のための3次元虹彩表面の再構成と定量化
• Authors: Jinkui Hao, Huazhu Fu, Yanwu Xu, Yan Hu, Fei Li, Xiulan Zhang, Jiang Liu, Yitian Zhao
• Abstract要約: 本稿では,AS-OCT画像からの3次元虹彩表面の再構成と定量化のための新しい枠組みを提案する。 3次元表示を用いて角閉鎖緑内障を初めて検出した研究であると考えられる。 本研究は, 3D-based representation により, 2D-based feature よりも角閉鎖緑内障の検出性能が向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.797124360552715
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Precise characterization and analysis of iris shape from Anterior Segment OCT (AS-OCT) are of great importance in facilitating diagnosis of angle-closure-related diseases. Existing methods focus solely on analyzing structural properties identified from the 2D slice, while accurate characterization of morphological changes of iris shape in 3D AS-OCT may be able to reveal in addition the risk of disease progression. In this paper, we propose a novel framework for reconstruction and quantification of 3D iris surface from AS-OCT imagery. We consider it to be the first work to detect angle-closure glaucoma by means of 3D representation. An iris segmentation network with wavelet refinement block (WRB) is first proposed to generate the initial shape of the iris from single AS-OCT slice. The 3D iris surface is then reconstructed using a guided optimization method with Poisson-disk sampling. Finally, a set of surface-based features are extracted, which are used in detecting of angle-closure glaucoma. Experimental results demonstrate that our method is highly effective in iris segmentation and surface reconstruction. Moreover, we show that 3D-based representation achieves better performance in angle-closure glaucoma detection than does 2D-based feature.
• Abstract（参考訳）: 角閉鎖性疾患の診断の容易化には,前節oct (as-oct) の虹彩形状の精密な特徴と解析が重要である。 既存の手法では, 2次元スライスから同定された構造特性のみに焦点をあてるが, 3次元as-octにおける虹彩形状の形態変化の正確なキャラクタリゼーションは, 疾患進行のリスクも明らかにできる可能性がある。 本稿では,AS-OCT画像からの3次元虹彩表面の再構成と定量化のための新しい枠組みを提案する。 3次元表示を用いて角閉鎖緑内障を初めて検出した研究であると考えられる。 ウェーブレットリファインメントブロック(wrb)を用いたアイリスセグメンテーションネットワークを最初に提案し,単一as-octスライスからアイリスの初期形状を生成する。 次に,ポアソンディスクサンプリングを用いた誘導最適化法を用いて3次元虹彩表面を再構成する。 最後に、アングルクロージャ緑内障の検出に使用される表面ベースの特徴のセットを抽出する。 実験の結果,本手法は虹彩の分断と表面の再構成に極めて有効であることがわかった。 さらに,3次元表現は2次元特徴よりも角閉鎖緑内障の検出において優れた性能を示す。

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