論文の概要: U-Net with Graph Based Smoothing Regularizer for Small Vessel Segmentation on Fundus Image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.07567v1
• Date: Wed, 16 Sep 2020 09:21:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 00:57:53.763698
• Title: U-Net with Graph Based Smoothing Regularizer for Small Vessel Segmentation on Fundus Image
• Title（参考訳）: 小容器分割のためのグラフベース平滑化正規化器を用いたU-Net
• Authors: Lukman Hakim, Novanto Yudistira, Muthusubash Kavitha, and Takio Kurita
• Abstract要約: グラフベースの平滑化正規化器とU-netフレームワークの損失関数を組み合わせることを提案する。 提案した正則化器は, 血管領域のグラフラプラシアンと画像の背景領域を計算し, 2つのグラフとして処理した。 開発した正則化剤は小血管の分節化と網膜血管の分節化に有効であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.291804034886222
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The detection of retinal blood vessels, especially the changes of small vessel condition is the most important indicator to identify the vascular network of the human body. Existing techniques focused mainly on shape of the large vessels, which is not appropriate for the disconnected small and isolated vessels. Paying attention to the low contrast small blood vessel in fundus region, first time we proposed to combine graph based smoothing regularizer with the loss function in the U-net framework. The proposed regularizer treated the image as two graphs by calculating the graph laplacians on vessel regions and the background regions on the image. The potential of the proposed graph based smoothing regularizer in reconstructing small vessel is compared over the classical U-net with or without regularizer. Numerical and visual results shows that our developed regularizer proved its effectiveness in segmenting the small vessels and reconnecting the fragmented retinal blood vessels.
• Abstract（参考訳）: 網膜血管の検出、特に小血管の状態の変化は、人体の血管網を特定する上で最も重要な指標である。 既存の技術は主に大型船の形状に焦点を合わせており、分離された小型船には適さない。 基礎領域の低コントラスト小血管に注意を払うため,グラフベーススムーズな正規化器とU-netフレームワークの損失関数を組み合わせることを提案した。 提案した正規化器は, 血管領域のグラフラプラシアンと画像の背景領域を計算し, 2つのグラフとして処理した。 小容器の再構築におけるグラフベース平滑化正則化のポテンシャルを,古典的Uネットと正則化の有無で比較した。 数値的および視覚的な結果から,小血管の分節化と網膜血管の分断再結合に有効性が証明された。

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