論文の概要: Blood vessel segmentation in en-face OCTA images: a frequency based method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.06116v1
• Date: Mon, 13 Sep 2021 16:42:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-14 15:18:23.011921
• Title: Blood vessel segmentation in en-face OCTA images: a frequency based method
• Title（参考訳）: OCTA画像における血管のセグメンテーション--周波数に基づく方法
• Authors: Anna Breger, Felix Goldbach, Bianca S. Gerendas, Ursula Schmidt-Erfurth, Martin Ehler
• Abstract要約: 本稿では,画像の周波数表現に基づく血管識別手法を提案する。 このアルゴリズムは、Cirrus HD-OCTデバイスによって取得された10ドルの眼から得られるOCTA画像データセットに基づいて評価される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6055028453181013
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Optical coherence tomography angiography (OCTA) is a novel noninvasive imaging modality for visualization of retinal blood flow in the human retina. Using specific OCTA imaging biomarkers for the identification of pathologies, automated image segmentations of the blood vessels can improve subsequent analysis and diagnosis. We present a novel method for the vessel identification based on frequency representations of the image, in particular, using so-called Gabor filter banks. The algorithm is evaluated on an OCTA image data set from $10$ eyes acquired by a Cirrus HD-OCT device. The segmentation outcomes received very good qualitative visual evaluation feedback and coincide well with device-specific values concerning vessel density. Concerning locality our segmentations are even more reliable and accurate. Therefore, we suggest the computation of adaptive local vessel density maps that allow straightforward analysis of retinal blood flow.
• Abstract（参考訳）: 光コヒーレンストモグラフィアンギオグラフィー(OCTA)は、ヒト網膜における網膜血流の可視化のための新しい非侵襲的画像モダリティである。 特定のOCTAイメージングバイオマーカーを用いて病理の同定を行い、血管の自動画像分割はその後の解析と診断を改善することができる。 本稿では,いわゆるgaborフィルタバンクを用いた画像の周波数表現に基づく容器識別法を提案する。 このアルゴリズムは、cirrus hd-octデバイスによって取得された10ドル目のオクタ画像データに基づいて評価される。 セグメンテーション結果は非常に質的視覚的評価フィードバックを受け、容器密度に関するデバイス固有の値と一致した。 局所性に関しては、セグメンテーションはさらに信頼性が高く正確です。 そこで本研究では,網膜血流を直接解析できる適応型局所血管密度マップを提案する。

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