論文の概要: EAR-NET: Error Attention Refining Network For Retinal Vessel Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.01351v1
• Date: Sat, 3 Jul 2021 06:03:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-06 14:49:31.992824
• Title: EAR-NET: Error Attention Refining Network For Retinal Vessel Segmentation
• Title（参考訳）: EAR-NET:網膜血管セグメンテーションのためのエラー注意改善ネットワーク
• Authors: Jun Wang, Xiaohan Yu and Yongsheng Gao
• Abstract要約: 本稿では,潜在的な誤予測を学習し,予測できる新しいエラー注意改善ネットワーク(ERA-Net)を提案する。 改良段階において提案されたERA-Netは、初期訓練段階において発生したセグメンテーションエラーに焦点を絞って洗練させる。 実験の結果,2つの一般的な網膜血管データセットの最先端性能が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.91753200323264
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The precise detection of blood vessels in retinal images is crucial to the early diagnosis of the retinal vascular diseases, e.g., diabetic, hypertensive and solar retinopathies. Existing works often fail in predicting the abnormal areas, e.g, sudden brighter and darker areas and are inclined to predict a pixel to background due to the significant class imbalance, leading to high accuracy and specificity while low sensitivity. To that end, we propose a novel error attention refining network (ERA-Net) that is capable of learning and predicting the potential false predictions in a two-stage manner for effective retinal vessel segmentation. The proposed ERA-Net in the refine stage drives the model to focus on and refine the segmentation errors produced in the initial training stage. To achieve this, unlike most previous attention approaches that run in an unsupervised manner, we introduce a novel error attention mechanism which considers the differences between the ground truth and the initial segmentation masks as the ground truth to supervise the attention map learning. Experimental results demonstrate that our method achieves state-of-the-art performance on two common retinal blood vessel datasets.
• Abstract（参考訳）: 網膜画像における血管の正確な検出は、糖尿病、高血圧、太陽網膜症などの網膜血管疾患の早期診断に不可欠である。 既存の作品では、突然の明るく暗い領域など異常な領域の予測に失敗し、クラスの不均衡が著しいため、画素を背景に予測する傾向があり、感度が低く、精度と特異性が向上する。 そこで本研究では, 効果的な網膜血管セグメンテーションのための2段階の誤予測を学習し, 予測できる新しい誤り注意改善ネットワーク (era-net) を提案する。 改良段階において提案された era-net は,初期訓練段階において生じるセグメンテーションエラーに焦点を絞って洗練させる。 これを実現するために,従来の非教師なしの注意アプローチとは異なり,基底真理と初期セグメンテーション仮面の違いを基底真理として考慮し,注意マップ学習を監督する新しい誤り注意機構を導入する。 実験の結果,2つの一般的な網膜血管データセットの最先端性能が得られた。

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