論文の概要: Statistical and Topological Summaries Aid Disease Detection for Segmented Retinal Vascular Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.09708v1
• Date: Sun, 20 Feb 2022 01:29:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-25 14:37:10.017992
• Title: Statistical and Topological Summaries Aid Disease Detection for Segmented Retinal Vascular Images
• Title（参考訳）: 分節網膜血管像に対する統計的・トポロジカルなサマリーエイド病の検出
• Authors: John T. Nardini, Charles W. J. Pugh, Helen M. Byrne
• Abstract要約: 微小血管疾患は網膜画像の視覚検査によって評価される。 病気が静かな症状を示したり、患者が直接の会議に出席できない場合、これは困難である。 微小血管疾患の検出における機械学習アルゴリズムの性能について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Disease complications can alter vascular network morphology and disrupt tissue functioning. Diabetic retinopathy, for example, is a complication of type 1 and 2 diabetus mellitus that can cause blindness. Microvascular diseases are assessed by visual inspection of retinal images, but this can be challenging when diseases exhibit silent symptoms or patients cannot attend in-person meetings. We examine the performance of machine learning algorithms in detecting microvascular disease when trained on either statistical or topological summaries of segmented retinal vascular images. We apply our methods to four publicly-available datasets and find that the fractal dimension performs best for high resolution images. By contrast, we find that topological descriptor vectors quantifying the number of loops in the data achieve the highest accuracy for low resolution images. Further analysis, using the topological approach, reveals that microvascular disease may alter morphology by reducing the number of loops in the retinal vasculature. Our work provides preliminary guidelines on which methods are most appropriate for assessing disease in high and low resolution images. In the longer term, these methods could be incorporated into automated disease assessment tools.
• Abstract（参考訳）: 疾患の合併症は血管網の形態を変え、組織機能を阻害する。 例えば、糖尿病網膜症は1型および2型糖尿病の合併症であり、盲目を引き起こす可能性がある。 微小血管疾患は網膜画像の視覚検査によって評価されるが、無声症状や患者が対面ミーティングに参加できない場合、これは困難である。 網膜血管画像の統計的あるいはトポロジカルな要約をトレーニングした際の微小血管疾患検出における機械学習アルゴリズムの性能について検討した。 提案手法を4つの公開データセットに適用し, フラクタル次元が高解像度画像に対して最適であることを示す。 対照的に、データ中のループ数を定量化するトポロジカルディスクリプタベクトルは、低解像度画像に対して最も高い精度を実現する。 トポロジカルアプローチを用いたさらなる分析により、微小血管疾患は網膜血管のループ数を減らすことで形態を変化させる可能性があることが明らかになった。 本研究は,高分解能画像と低解像度画像の疾患評価に最も適した方法に関する予備的ガイドラインを提供する。 長期的には、これらの手法を自動疾患評価ツールに組み込むことができる。

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