論文の概要: Robust 3D U-Net Segmentation of Macular Holes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.01299v1
• Date: Mon, 1 Mar 2021 20:41:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-03 16:54:23.858917
• Title: Robust 3D U-Net Segmentation of Macular Holes
• Title（参考訳）: マクロホールのロバスト3次元Uネットセグメンテーション
• Authors: Jonathan Frawley, Chris G. Willcocks, Maged Habib, Caspar Geenen, David H. Steel and Boguslaw Obara
• Abstract要約: 深層畳み込みニューラルネットワークの黄斑穴セグメンテーション問題への応用について考察する。 基礎として3D U-Netアーキテクチャを使用し、多くの設計のバリエーションを実験する。 提案モデルでは,1秒以内で精度の高いセグメンテーションを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.298793792458979
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Macular holes are a common eye condition which result in visual impairment. We look at the application of deep convolutional neural networks to the problem of macular hole segmentation. We use the 3D U-Net architecture as a basis and experiment with a number of design variants. Manually annotating and measuring macular holes is time consuming and error prone. Previous automated approaches to macular hole segmentation take minutes to segment a single 3D scan. Our proposed model generates significantly more accurate segmentations in less than a second. We found that an approach of architectural simplification, by greatly simplifying the network capacity and depth, exceeds both expert performance and state-of-the-art models such as residual 3D U-Nets.
• Abstract（参考訳）: 黄斑の穴は視覚障害をもたらす共通の目の状態です。 深層畳み込みニューラルネットワークの黄斑穴セグメンテーション問題への応用について考察する。 基礎として3D U-Netアーキテクチャを使用し、多くの設計のバリエーションを実験する。 手動で黄斑穴を注釈し測定するのは時間がかかり、エラーが発生しやすい。 以前のmacular hole segmentationの自動化アプローチでは、単一の3dスキャンのセグメント化に数分を要した。 提案モデルでは,1秒以内で精度の高いセグメンテーションを生成する。 ネットワーク容量と深さを大幅に簡素化することで、アーキテクチャの単純化のアプローチは、エキスパートのパフォーマンスと残留3D U-Netsなどの最先端のモデルの両方を上回っていることを発見しました。

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