論文の概要: Contextual Information Enhanced Convolutional Neural Networks for
Retinal Vessel Segmentation in Color Fundus Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.13622v1
- Date: Thu, 25 Mar 2021 06:10:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-26 21:36:42.780071
- Title: Contextual Information Enhanced Convolutional Neural Networks for
Retinal Vessel Segmentation in Color Fundus Images
- Title（参考訳）: カラーファンドス画像における網膜血管セグメンテーションのためのコンテキスト情報強化畳み込みニューラルネットワーク
- Authors: Muyi Sun, Guanhong Zhang
- Abstract要約: 自動網膜血管セグメンテーションシステムは、臨床診断及び眼科研究を効果的に促進することができる。
ディープラーニングベースの手法が提案され、いくつかのカスタマイズされたモジュールが有名なエンコーダデコーダアーキテクチャU-netに統合されている。
その結果,提案手法は先行技術よりも優れ,感性/リコール,F1スコア,MCCの最先端性能を実現している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Accurate retinal vessel segmentation is a challenging problem in color fundus
image analysis. An automatic retinal vessel segmentation system can effectively
facilitate clinical diagnosis and ophthalmological research. Technically, this
problem suffers from various degrees of vessel thickness, perception of
details, and contextual feature fusion. For addressing these challenges, a deep
learning based method has been proposed and several customized modules have
been integrated into the well-known encoder-decoder architecture U-net, which
is mainly employed in medical image segmentation. Structurally, cascaded
dilated convolutional modules have been integrated into the intermediate
layers, for obtaining larger receptive field and generating denser encoded
feature maps. Also, the advantages of the pyramid module with spatial
continuity have been taken, for multi-thickness perception, detail refinement,
and contextual feature fusion. Additionally, the effectiveness of different
normalization approaches has been discussed in network training for different
datasets with specific properties. Experimentally, sufficient comparative
experiments have been enforced on three retinal vessel segmentation datasets,
DRIVE, CHASEDB1, and the unhealthy dataset STARE. As a result, the proposed
method outperforms the work of predecessors and achieves state-of-the-art
performance in Sensitivity/Recall, F1-score and MCC.
- Abstract（参考訳）: 正確な網膜血管セグメンテーションは、色眼底画像解析において難しい問題である。
自動網膜血管セグメンテーションシステムは、臨床診断及び眼科研究を効果的に促進することができる。
技術的には、この問題は様々な容器の厚さ、詳細の知覚、文脈的特徴の融合に苦しむ。
これらの課題に対処するため、深層学習に基づく手法が提案され、広く知られたエンコーダ・デコーダアーキテクチャであるu-netにいくつかのカスタマイズされたモジュールが組み込まれている。
構造的には、カスケード拡張畳み込みモジュールが中間層に統合され、より大きな受容場を獲得し、より密に符号化された特徴写像を生成する。
また, 空間連続性を持つピラミッドモジュールの利点として, マルチタイクネス知覚, 詳細精細化, 文脈的特徴融合があげられる。
さらに、特定の特性を持つ異なるデータセットに対するネットワークトレーニングにおいて、異なる正規化アプローチの有効性が議論されている。
実験的に、十分な比較実験が3つの網膜血管セグメンテーションデータセット、drive、 chasedb1、および不健全データセット stareで実施されている。
その結果,提案手法は先行技術よりも優れ,感性/リコール,F1スコア,MCCの最先端性能を実現している。
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