論文の概要: Robust Retinal Vessel Segmentation from a Data Augmentation Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.15883v2
- Date: Tue, 28 Sep 2021 08:21:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-04 07:04:41.244004
- Title: Robust Retinal Vessel Segmentation from a Data Augmentation Perspective
- Title（参考訳）: データ拡張の観点から見たロバスト網膜血管分画
- Authors: Xu Sun, Huihui Fang, Yehui Yang, Dongwei Zhu, Lei Wang, Junwei Liu,
Yanwu Xu
- Abstract要約: 本稿では,チャネルワイドなガンマ補正とチャネルワイドなランダムな血管拡張という2つの新しいデータ拡張モジュールを提案する。
これら2つのモジュールを逐次適用することによって生成された追加のトレーニングサンプルによって、モデルはより不変かつ識別的な特徴を学ぶことができる。
実世界のデータセットと合成データセットの両方の実験結果から,従来の畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャの性能と堅牢性の向上が実証された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.768009562830004
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Retinal vessel segmentation is a fundamental step in screening, diagnosis,
and treatment of various cardiovascular and ophthalmic diseases. Robustness is
one of the most critical requirements for practical utilization, since the test
images may be captured using different fundus cameras, or be affected by
various pathological changes. We investigate this problem from a data
augmentation perspective, with the merits of no additional training data or
inference time. In this paper, we propose two new data augmentation modules,
namely, channel-wise random Gamma correction and channel-wise random vessel
augmentation. Given a training color fundus image, the former applies random
gamma correction on each color channel of the entire image, while the latter
intentionally enhances or decreases only the fine-grained blood vessel regions
using morphological transformations. With the additional training samples
generated by applying these two modules sequentially, a model could learn more
invariant and discriminating features against both global and local
disturbances. Experimental results on both real-world and synthetic datasets
demonstrate that our method can improve the performance and robustness of a
classic convolutional neural network architecture. The source code is available
at
\url{https://github.com/PaddlePaddle/Research/tree/master/CV/robust_vessel_segmentation}.
- Abstract（参考訳）: 網膜血管セグメンテーションは、様々な心血管および眼疾患のスクリーニング、診断、治療の基本的なステップである。
試験画像は異なる眼底カメラで撮影されるか、あるいは様々な病理学的変化によって影響を受けるため、ロバスト性は実用的利用の最も重要な要件の1つである。
追加のトレーニングデータや推論時間がないというメリットから,データ拡張の観点からこの問題を調査した。
本稿では,チャネルワイドなガンマ補正とチャネルワイドなランダムな血管拡張という2つの新しいデータ拡張モジュールを提案する。
訓練用カラーファンダス画像が与えられると、前者は画像全体の各カラーチャネルにランダムなガンマ補正を施し、後者は形態素変換を用いて微細な血管領域のみを意図的に増強または減少させる。
これらの2つのモジュールを順次適用することで生成された追加のトレーニングサンプルにより、モデルはさらに不変性を学び、大域的および局所的な障害に対して特徴を識別することができる。
実世界のデータセットと合成データセットの両方の実験結果から,従来の畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャの性能と堅牢性の向上が実証された。
ソースコードは \url{https://github.com/paddlepaddle/research/tree/master/cv/robust_vessel_segmentation} で入手できる。
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