論文の概要: Self-Supervised Bulk Motion Artifact Removal in Optical Coherence Tomography Angiography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.10360v1
• Date: Mon, 21 Feb 2022 16:58:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-23 09:28:44.726563
• Title: Self-Supervised Bulk Motion Artifact Removal in Optical Coherence Tomography Angiography
• Title（参考訳）: 光コヒーレンス断層撮影における自己教師付きバルクモーションアーティファクト除去
• Authors: Jiaxiang Ren, Kicheon Park, Yingtian Pan, Haibin Ling
• Abstract要約: バルクモーションアーティファクト(BMA)は、被写体のマイクロモーションによるものであり、通常、ぼやけた領域に囲まれた明るいストライプとして現れる。 本稿では,自己管理型コンテンツ認識型BMAリカバリモデルを提案する。 我々のモデルはより大きなBMAを補正し、より良い視覚化結果をもたらすことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.416595926084206
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Optical coherence tomography angiography (OCTA) is an important imaging modality in many bioengineering tasks. The image quality of OCTA, however, is often hurt by Bulk Motion Artifacts (BMA), which are due to micromotion of subjects and typically appear as bright stripes surrounded by blurred areas. State-of-the-art BMA handling solutions usually treat the problem as an image inpainting one with deep neural network algorithms. These solutions, however, require numerous training samples with nontrivial annotation. Nevertheless, this context-based inpainting model has limited correction capability because it discards the rich structural and appearance information carried in the BMA stripe region. To address these issues, in this paper we propose a self-supervised content-aware BMA recover model. First, the gradient-based structural information and appearance feature are extracted from the BMA area and injected into the model to capture more connectivity. Second, with easily collected defective masks, the model is trained in a self-supervised manner that only the clear areas are for training while the BMA areas for inference. With structural information and appearance feature from noisy image as references, our model could correct larger BMA and produce better visualizing result. Only 2D images with defective masks are involved so our method is more efficient. Experiments on OCTA of mouse cortex demonstrate that our model could correct most BMA with extremely large sizes and inconsistent intensities while existing methods fail.
• Abstract（参考訳）: 光コヒーレンス断層撮影血管造影(OCTA)は多くのバイオエンジニアリングタスクにおいて重要な画像モダリティである。 しかし、オクタークの画質は、被写体の微小な動きによるバルクモーションアーティファクト(bma)によってしばしば傷つけられ、通常はぼやけた領域に囲まれた明るいストライプとして現れる。 最先端のbma処理ソリューションは、通常、この問題をディープニューラルネットワークアルゴリズムで絵を描くイメージとして扱う。 しかし、これらのソリューションは、非自明なアノテーションを持つ多数のトレーニングサンプルを必要とする。 それでも、このコンテキストベースの塗装モデルは、BMAストライプ領域で運ばれる豊富な構造や外観情報を破棄するため、補正能力に制限がある。 これらの問題に対処するため,本稿では,自己管理型コンテンツ認識型BMA復元モデルを提案する。 まず、勾配に基づく構造情報と外観特徴をbma領域から抽出し、モデルに注入してより多くの接続をキャプチャする。 第二に、容易に収集できる欠陥マスクにより、BMA領域が推論対象であるのに対して、明確な領域のみが訓練対象である自己教師型で訓練される。 構造情報とノイズ画像からの外観特徴を基準として,我々のモデルはより大きなBMAを補正し,より良い可視化結果が得られる。 マスクに欠陥のある2d画像のみが関与するので,より効率的である。 マウス大脳皮質のOCTA実験では,既存の手法が失敗しながら,非常に大きな大きさと不整合強度でほとんどのBMAを補正できることを示した。

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