論文の概要: RV-GAN : Retinal Vessel Segmentation from Fundus Images using Multi-scale Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.00535v1
• Date: Sun, 3 Jan 2021 01:04:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-12 11:36:29.760328
• Title: RV-GAN : Retinal Vessel Segmentation from Fundus Images using Multi-scale Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: RV-GAN : 多次元生成対向ネットワークを用いた基底画像からの網膜血管セグメンテーション
• Authors: Sharif Amit Kamran, Khondker Fariha Hossain, Alireza Tavakkoli, Stewart Lee Zuckerbrod, Kenton M. Sanders, Salah A. Baker
• Abstract要約: RVGANは、正確な網膜血管分割のための新しいマルチスケール再生アーキテクチャです。 2つのジェネレータと2つのマルチスケールオートエンコーダベースの判別器を用いて,マイクロセルの局在とセグメンテーションを改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Retinal vessel segmentation contributes significantly to the domain of retinal image analysis for the diagnosis of vision-threatening diseases. With existing techniques the generated segmentation result deteriorates when thresholded with higher confidence value. To alleviate from this, we propose RVGAN, a new multi-scale generative architecture for accurate retinal vessel segmentation. Our architecture uses two generators and two multi-scale autoencoder based discriminators, for better microvessel localization and segmentation. By combining reconstruction and weighted feature matching loss, our adversarial training scheme generates highly accurate pixel-wise segmentation of retinal vessels with threshold >= 0.5. The architecture achieves AUC of 0.9887, 0.9814, and 0.9887 on three publicly available datasets, namely DRIVE, CHASE-DB1, and STARE, respectively. Additionally, RV-GAN outperforms other architectures in two additional relevant metrics, Mean-IOU and SSIM.
• Abstract（参考訳）: 網膜血管セグメンテーションは視力低下疾患の診断における網膜画像解析の領域に大きく貢献する。 既存の技術では、生成したセグメンテーション結果は、高い信頼度でしきい値にすると劣化する。 そこで本研究では,網膜血管の正確なセグメンテーションのための新しいマルチスケール生成アーキテクチャであるRVGANを提案する。 2つのジェネレータと2つのマルチスケールオートエンコーダベースの判別器を用いて,マイクロセルの局在とセグメンテーションを改善する。 リコンストラクションと重み付き特徴マッチング損失を組み合わせることで,本手法は閾値 > 0.5 の網膜血管の高精度な画素分割を生成する。 このアーキテクチャは、DRIVE、CHASE-DB1、STAREの3つの公開データセットに対して、AUC 0.9887、0.9814、0.9887を達成する。 さらに、RV-GANはMean-IOUとSSIMという2つの関連するメトリクスで他のアーキテクチャよりも優れている。

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