論文の概要: NuI-Go: Recursive Non-Local Encoder-Decoder Network for Retinal Image
Non-Uniform Illumination Removal
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.02984v1
- Date: Fri, 7 Aug 2020 04:31:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-02 01:48:12.185051
- Title: NuI-Go: Recursive Non-Local Encoder-Decoder Network for Retinal Image
Non-Uniform Illumination Removal
- Title（参考訳）: NuI-Go:網膜画像非均一照明除去のための再帰的非局所エンコーダデコーダネットワーク
- Authors: Chongyi Li, Huazhu Fu, Runmin Cong, Zechao Li, Qianqian Xu
- Abstract要約: 網膜画像の画質は、眼の病変や不完全な画像処理のために臨床的に不満足であることが多い。
網膜画像における最も難しい品質劣化問題の1つは、一様でない照明である。
我々はNuI-Goと呼ばれる網膜画像に対する均一でない照明除去ネットワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 96.12120000492962
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Retinal images have been widely used by clinicians for early diagnosis of
ocular diseases. However, the quality of retinal images is often clinically
unsatisfactory due to eye lesions and imperfect imaging process. One of the
most challenging quality degradation issues in retinal images is non-uniform
which hinders the pathological information and further impairs the diagnosis of
ophthalmologists and computer-aided analysis.To address this issue, we propose
a non-uniform illumination removal network for retinal image, called NuI-Go,
which consists of three Recursive Non-local Encoder-Decoder Residual Blocks
(NEDRBs) for enhancing the degraded retinal images in a progressive manner.
Each NEDRB contains a feature encoder module that captures the hierarchical
feature representations, a non-local context module that models the context
information, and a feature decoder module that recovers the details and spatial
dimension. Additionally, the symmetric skip-connections between the encoder
module and the decoder module provide long-range information compensation and
reuse. Extensive experiments demonstrate that the proposed method can
effectively remove the non-uniform illumination on retinal images while well
preserving the image details and color. We further demonstrate the advantages
of the proposed method for improving the accuracy of retinal vessel
segmentation.
- Abstract（参考訳）: 網膜画像は、臨床医が眼疾患の早期診断に広く用いられている。
しかし、網膜画像の品質は、眼の病変と不完全な撮像過程のため、臨床的に不十分であることが多い。
網膜画像における最も困難な品質劣化問題の1つは、病理情報を阻害し、さらに眼科医の診断やコンピュータ支援分析に支障をきたす非一様性であり、この問題に対処するため、劣化した網膜画像を漸進的に拡張するための3つの再帰的非局所エンコーダ・デコーダ残差ブロック(nedrbs)からなる、nui-goと呼ばれる網膜画像の非一様照明除去ネットワークを提案する。
NEDRBの各モジュールには、階層的な特徴表現をキャプチャする機能エンコーダモジュール、コンテキスト情報をモデル化する非ローカルコンテキストモジュール、詳細と空間次元を復元する機能デコーダモジュールが含まれている。
さらに、エンコーダモジュールとデコーダモジュールとの対称なスキップ接続は、長距離情報補償と再利用を提供する。
画像の詳細と色を良好に保ちながら、網膜画像上の均一でない照明を効果的に除去できることを示す。
さらに,網膜血管セグメンテーションの精度向上のための提案手法の利点を示す。
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