論文の概要: AOSLO-net: A deep learning-based method for automatic segmentation of retinal microaneurysms from adaptive optics scanning laser ophthalmoscope images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02800v1
• Date: Sat, 5 Jun 2021 05:06:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-14 07:50:53.167000
• Title: AOSLO-net: A deep learning-based method for automatic segmentation of retinal microaneurysms from adaptive optics scanning laser ophthalmoscope images
• Title（参考訳）: AOSLO-net: 適応光学走査型レーザー眼科画像からの網膜微小動脈瘤の自動分画法
• Authors: Qian Zhang, Konstantina Sampani, Mengjia Xu, Shengze Cai, Yixiang Deng, He Li, Jennifer K. Sun, George Em Karniadakis
• Abstract要約: トレーニングポリシをカスタマイズしたディープニューラルネットワークフレームワークであるAOSLO-netを導入し、AOSLOイメージからMAを自動的に分割する。 87 DR AOSLO画像を用いたAOSLO-netの性能評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8848390007421196
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Adaptive optics scanning laser ophthalmoscopy (AOSLO) provides real-time retinal images with high resolution down to 2 $\mu m$. This technique enables detection of the morphologies of individual microaneurysms (MAs), which are one of the earliest signs of diabetic retinopathy (DR), a frequent complication of diabetes that can lead to visual impairment and blindness. In contrast to previous automatic models developed for MA detection on standard fundus photographs, currently there is no high throughput image protocol available for automatic analysis of AOSLO photographs. To address this urgency, we introduce AOSLO-net, a deep neural network framework with customized training policy, including preprocessing, data augmentation and transfer learning, to automatically segment MAs from AOSLO images. We evaluate the performance of AOSLO-net using 87 DR AOSLO images demonstrating very accurate MA detection and segmentation, leading to correct MA morphological classification, while outperforming the state-of-the-art both in accuracy and cost.
• Abstract（参考訳）: AOSLO(Adaptive Opticals scanning Laser Ophthalmoscopy)は、高解像度の高解像度のリアルタイム網膜画像を提供する。 この技術は、糖尿病網膜症(DR)の初期の兆候の1つである個々の微小動脈瘤(MA)の形態の検出を可能にする。 標準眼底写真におけるMA検出のために開発された従来の自動モデルとは対照的に、現在、AOSLO写真の自動解析のための高スループット画像プロトコルは存在しない。 この緊急性に対処するために,前処理,データ拡張,転送学習などのトレーニングポリシをカスタマイズしたディープニューラルネットワークフレームワークであるaoslo-netを導入することで,aosloイメージからmasを自動的にセグメント化する。 87 DR AOSLO画像を用いたAOSLO-netの性能評価を行い,MA形態分類の精度とコストを両立させながら,MA形態分類の精度を高く評価した。

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