論文の概要: JOINED : Prior Guided Multi-task Learning for Joint Optic Disc/Cup Segmentation and Fovea Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.00461v1
• Date: Tue, 1 Mar 2022 13:47:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-02 15:50:02.558887
• Title: JOINED : Prior Guided Multi-task Learning for Joint Optic Disc/Cup Segmentation and Fovea Detection
• Title（参考訳）: join : 光学ディスク/カップセグメンテーションとfovea検出のための事前指導型マルチタスク学習
• Authors: Huaqing He, Li Lin, Zhiyuan Cai, Xiaoying Tang
• Abstract要約: そこで本研究では, JOINEDという新しい手法を用いて, 複数タスク学習を先導し, OD/OCセグメンテーションと卵胞検出を行った。 提案するJOINEDパイプラインは粗い段と細かい段からなる。 実験の結果,提案したJOINEDは既存の最先端手法よりも優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2250035750661867
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fundus photography has been routinely used to document the presence and severity of various retinal degenerative diseases such as age-related macula degeneration, glaucoma, and diabetic retinopathy, for which the fovea, optic disc (OD), and optic cup (OC) are important anatomical landmarks. Identification of those anatomical landmarks is of great clinical importance. However, the presence of lesions, drusen, and other abnormalities during retinal degeneration severely complicates automatic landmark detection and segmentation. Most existing works treat the identification of each landmark as a single task and typically do not make use of any clinical prior information. In this paper, we present a novel method, named JOINED, for prior guided multi-task learning for joint OD/OC segmentation and fovea detection. An auxiliary branch for distance prediction, in addition to a segmentation branch and a detection branch, is constructed to effectively utilize the distance information from each image pixel to landmarks of interest. Our proposed JOINED pipeline consists of a coarse stage and a fine stage. At the coarse stage, we obtain the OD/OC coarse segmentation and the heatmap localization of fovea through a joint segmentation and detection module. Afterwards, we crop the regions of interest for subsequent fine processing and use predictions obtained at the coarse stage as additional information for better performance and faster convergence. Experimental results reveal that our proposed JOINED outperforms existing state-of-the-art approaches on the publicly-available GAMMA, PALM, and REFUGE datasets of fundus images. Furthermore, JOINED ranked the 5th on the OD/OC segmentation and fovea detection tasks in the GAMMA challenge hosted by the MICCAI2021 workshop OMIA8.
• Abstract（参考訳）: 眼底撮影は、加齢に伴う黄斑変性、緑内障、糖尿病網膜症などの様々な網膜変性疾患の存在と重症度を文書化するために日常的に用いられており、fovea、 optic disc(od)、 optic cup(oc)が重要な解剖学的ランドマークとなっている。 これらの解剖学的ランドマークの同定は、非常に臨床的に重要である。 しかし、網膜変性中の病変、drusen、その他の異常の存在は、自動的にランドマークの検出とセグメンテーションを複雑化する。 現存するほとんどの研究は、それぞれのランドマークを単一のタスクとして扱い、通常、臨床上の事前情報を使用しない。 本稿では,ジョイントOD/OCセグメンテーションと卵胞検出のための先行指導型マルチタスク学習のためのJOINEDという新しい手法を提案する。 各画像画素から興味のあるランドマークまでの距離情報を有効に活用するために、セグメンテーションブランチと検出ブランチに加えて、距離予測のための補助ブランチを構築する。 提案する結合パイプラインは粗いステージと細かいステージで構成される。 粗い段階では, OD/OC粗いセグメンテーションと熱マップの局所化をジョイントセグメンテーションと検出モジュールを介して行う。 その後、粗い段階で得られた細かな処理と予測を、より優れた性能とより高速な収束のための追加情報として収集する。 GAMMA, PALM, およびREFUGEデータセットに対して, 提案したJOINEDは, 既存の最先端のアプローチよりも優れていることを示す。 さらに、miccai2021ワークショップomia8が主催するgammaチャレンジでは、od/ocセグメンテーションとfovea検出タスクで5位にランクインした。

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