論文の概要: ADC-Net: An Open-Source Deep Learning Network for Automated Dispersion Compensation in Optical Coherence Tomography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.12625v1
• Date: Sat, 29 Jan 2022 17:23:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-02-03 11:15:32.842313
• Title: ADC-Net: An Open-Source Deep Learning Network for Automated Dispersion Compensation in Optical Coherence Tomography
• Title（参考訳）: ADC-Net:光コヒーレンストモグラフィーにおける自動分散補償のためのオープンソースのディープラーニングネットワーク
• Abstract要約: 本研究は,光コヒーレンストモグラフィ(OCT)における自動分散補償(ADC-Net)のためのディープラーニングネットワークを開発することを目的とする。 ADC-Netは、エンコーダ-デコーダパイプラインを使用する再設計されたUNetアーキテクチャに基づいている。 マルチスケール(MS-SSIM)で計算されたピーク信号対雑音比(PSNR)と構造類似度指標(MS-SSIM)の2つの数値パラメータを用いて,ADC-Netの性能を客観的に評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Chromatic dispersion is a common problem to degrade the system resolution in optical coherence tomography (OCT). This study is to develop a deep learning network for automated dispersion compensation (ADC-Net) in OCT. The ADC-Net is based on a redesigned UNet architecture which employs an encoder-decoder pipeline. The input section encompasses partially compensated OCT B-scans with individual retinal layers optimized. Corresponding output is a fully compensated OCT B-scans with all retinal layers optimized. Two numeric parameters, i.e., peak signal to noise ratio (PSNR) and structural similarity index metric computed at multiple scales (MS-SSIM), were used for objective assessment of the ADC-Net performance. Comparative analysis of training models, including single, three, five, seven and nine input channels were implemented. The five-input channels implementation was observed as the optimal mode for ADC-Net training to achieve robust dispersion compensation in OCT
• Abstract（参考訳）: クロマティック分散は、光コヒーレンストモグラフィー(OCT)におけるシステム分解能を低下させる一般的な問題である。 本研究は,OCTにおける分散自動補償(ADC-Net)のためのディープラーニングネットワークを開発することを目的とする。 ADC-Netは、エンコーダ-デコーダパイプラインを使用する再設計されたUNetアーキテクチャに基づいている。 入力部は、個別の網膜層を最適化した部分補償OCTBスキャンを含む。 対応する出力は全網膜層を最適化した完全に補償されたoct b-scanである。 マルチスケール(MS-SSIM)で計算されたピーク信号対雑音比(PSNR)と構造類似度指標(MS-SSIM)の2つの数値パラメータを用いて,ADC-Net性能の客観的評価を行った。 単チャンネル,3チャンネル,5チャンネル,7チャンネル,9チャンネルを含む訓練モデルの比較分析を行った。 OCTの堅牢な分散補償を実現するため、ADC-Netトレーニングの最適モードとして5入力チャネルの実装が観察された。

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