論文の概要: Multi-scale Sparse Representation-Based Shadow Inpainting for Retinal OCT Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.11377v1
• Date: Wed, 23 Feb 2022 09:37:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-24 23:13:34.774100
• Title: Multi-scale Sparse Representation-Based Shadow Inpainting for Retinal OCT Images
• Title（参考訳）: 網膜CT画像におけるマルチスケールスパース表現に基づくシャドーペイント
• Authors: Yaoqi Tang, Yufan Li, Hongshan Liu, Jiaxuan Li, Peiyao Jin, Yu Gan, Yuye Ling, and Yikai Su
• Abstract要約: 網膜光コヒーレンス断層撮影(OCT)画像における表面血管による陰影領域の塗布は,正確で堅牢な機械解析と臨床診断に重要である。 近隣情報を伝播して徐々に行方不明地域を埋めるといった従来のシーケンスベースのアプローチは費用対効果が高い。 エンコーダ・デコーダネットワークのような深層学習に基づく手法は、自然な画像の描画タスクにおいて有望な結果を示している。 スパース表現と深層学習を相乗的に適用することにより,OCT画像のマルチスケールシャドウ塗装フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.261990490798442
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Inpainting shadowed regions cast by superficial blood vessels in retinal optical coherence tomography (OCT) images is critical for accurate and robust machine analysis and clinical diagnosis. Traditional sequence-based approaches such as propagating neighboring information to gradually fill in the missing regions are cost-effective. But they generate less satisfactory outcomes when dealing with larger missing regions and texture-rich structures. Emerging deep learning-based methods such as encoder-decoder networks have shown promising results in natural image inpainting tasks. However, they typically need a long computational time for network training in addition to the high demand on the size of datasets, which makes it difficult to be applied on often small medical datasets. To address these challenges, we propose a novel multi-scale shadow inpainting framework for OCT images by synergically applying sparse representation and deep learning: sparse representation is used to extract features from a small amount of training images for further inpainting and to regularize the image after the multi-scale image fusion, while convolutional neural network (CNN) is employed to enhance the image quality. During the image inpainting, we divide preprocessed input images into different branches based on the shadow width to harvest complementary information from different scales. Finally, a sparse representation-based regularizing module is designed to refine the generated contents after multi-scale feature aggregation. Experiments are conducted to compare our proposal versus both traditional and deep learning-based techniques on synthetic and real-world shadows. Results demonstrate that our proposed method achieves favorable image inpainting in terms of visual quality and quantitative metrics, especially when wide shadows are presented.
• Abstract（参考訳）: 網膜光コヒーレンス断層撮影(OCT)画像における表面血管による陰影領域の塗布は,正確で堅牢な機械解析と臨床診断に重要である。 隣り合う情報を伝達し、欠落した領域を徐々に埋めるといった従来のシーケンスベースのアプローチはコスト効率がよい。 しかし、より大きな欠落領域やテクスチャに富んだ構造を扱うと満足のいく結果が得られなくなる。 エンコーダ-デコーダネットワークなどの深層学習に基づく手法が,自然画像インパインタスクにおいて有望な結果を示している。 しかし、通常、ネットワークトレーニングには、データセットのサイズに対する高い需要に加えて、長い計算時間を必要とするため、しばしば小さな医療データセットに適用することは困難である。 これらの課題に対処するために, スパース表現と深層学習を相乗的に適用することにより, OCT画像のための新しいマルチスケールシャドウ塗装フレームワークを提案する: スパース表現は, 少量のトレーニング画像から特徴を抽出し, マルチスケール画像融合後の画像を正規化し, 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて画像品質を向上させる。 画像の塗布中に、影幅に基づいて前処理した入力画像を異なる枝に分割し、異なるスケールから補完情報を抽出する。 最後に、スパース表現に基づく正規化モジュールは、マルチスケールの機能集約後に生成されたコンテンツを洗練するように設計されている。 合成および実世界の影に関する従来の学習技術と深層学習技術の比較実験を行った。 その結果,提案手法は,特に広い影を呈する場合には,視覚品質や定量的指標の観点から好適な絵具が得られることがわかった。

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