Fugu-MT 論文翻訳(概要): IPN-V2 and OCTA-500: Methodology and Dataset for Retinal Image Segmentation

論文の概要: IPN-V2 and OCTA-500: Methodology and Dataset for Retinal Image Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.07261v1
Date: Mon, 14 Dec 2020 05:20:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-08 14:20:40.621522
Title: IPN-V2 and OCTA-500: Methodology and Dataset for Retinal Image Segmentation
Title（参考訳）: IPN-V2とOCTA-500:網膜画像分割のための方法論とデータセット
Authors: Mingchao Li, Yuhan Zhang, Zexuan Ji, Keren Xie, Songtao Yuan, Qinghuai Liu and Qiang Chen
Abstract要約: 水平方向の知覚能力を高めるために平面パーセプトロンを追加してIPNを拡張する画像投影ネットワークV2(IPN-V2)を提案する。また,IPN-V2+の補助として,「チェッカーボード効果」を克服するグローバルリトレーニングプロセスを導入することで,IPN-V2+を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.056698759830322
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Optical coherence tomography angiography (OCTA) is a novel imaging modality that allows a micron-level resolution to present the three-dimensional structure of the retinal vascular. In our previous work, a 3D-to-2D image projection network (IPN) was proposed for retinal vessel (RV) and foveal avascular zone (FAZ) segmentations in OCTA images. One of its advantages is that the segmentation results are directly from the original volumes without using any projection images and retinal layer segmentation. In this work, we propose image projection network V2 (IPN-V2), extending IPN by adding a plane perceptron to enhance the perceptron ability in the horizontal direction. We also propose IPN-V2+, as a supplement of the IPN-V2, by introducing a global retraining process to overcome the "checkerboard effect". Besides, we propose a new multi-modality dataset, dubbed OCTA-500. It contains 500 subjects with two field of view (FOV) types, including OCT and OCTA volumes, six types of projections, four types of text labels and two types of pixel-level labels. The dataset contains more than 360K images with a size of about 80GB. To the best of our knowledge, it is currently the largest OCTA dataset with the abundant information. Finally, we perform a thorough evaluation of the performance of IPN-V2 on the OCTA-500 dataset. The experimental results demonstrate that our proposed IPN-V2 performs better than IPN and other deep learning methods in RV segmentation and FAZ segmentation.
Abstract（参考訳）: 光コヒーレンス断層撮影血管造影(OCTA)は、ミクロンレベルの解像度で網膜血管の3次元構造を提示できる新しい画像モダリティである。前報では,網膜血管 (RV) と胎児血管領域 (FAZ) のOCTA画像の領域に3D-to-2D画像投影ネットワーク (IPN) が提案された。その利点の1つは、セグメンテーションの結果がプロジェクション画像や網膜層セグメンテーションを使わずに、元のボリュームから直接得られることである。本研究では,平面パーセプトロンを追加してIPNを拡張し,水平方向のパーセプトロン能力を高める画像投影ネットワークV2(IPN-V2)を提案する。また,IPN-V2+の補助として,「チェッカーボード効果」を克服するグローバルリトレーニングプロセスを導入することで,IPN-V2+を提案する。さらに,OCTA-500と呼ばれる新しいマルチモーダリティデータセットを提案する。 OCTとOCTAのボリューム、6種類のプロジェクション、4種類のテキストラベル、2種類のピクセルレベルラベルを含む2種類の視野(FOV)を持つ500人の被験者を含んでいる。データセットには、約80GBの360K画像が含まれている。我々の知る限りでは、このデータセットは現在、豊富な情報を持つ最大のOCTAデータセットである。最後に,OCTA-500データセットを用いたIPN-V2の性能評価を行った。実験の結果,提案するIPN-V2は,RVセグメンテーションやFAZセグメンテーションにおいて,IPNや他の深層学習手法よりも優れた性能を示した。

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