論文の概要: Simultaneous Alignment and Surface Regression Using Hybrid 2D-3D
Networks for 3D Coherent Layer Segmentation of Retina OCT Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.02390v1
- Date: Fri, 4 Mar 2022 15:55:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-07 15:40:53.402787
- Title: Simultaneous Alignment and Surface Regression Using Hybrid 2D-3D
Networks for 3D Coherent Layer Segmentation of Retina OCT Images
- Title（参考訳）: ハイブリッド2D-3Dネットワークを用いた網膜CT画像の3次元コヒーレント層分割のための同時アライメントと表面回帰
- Authors: Hong Liu, Dong Wei, Donghuan Lu, Yuexiang Li, Kai Ma, Liansheng Wang,
Yefeng Zheng
- Abstract要約: 本研究では,ハイブリッド2D-3D畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた新しいフレームワークを提案し,OCTから連続した3次元網膜層表面を得る。
本フレームワークは, 層分割精度とクロスBスキャン3D連続性の両方の観点から, 最先端の2D手法よりも優れた結果が得られる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.99874168018807
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Automated surface segmentation of retinal layer is important and challenging
in analyzing optical coherence tomography (OCT). Recently, many deep learning
based methods have been developed for this task and yield remarkable
performance. However, due to large spatial gap and potential mismatch between
the B-scans of OCT data, all of them are based on 2D segmentation of individual
B-scans, which may loss the continuity information across the B-scans. In
addition, 3D surface of the retina layers can provide more diagnostic
information, which is crucial in quantitative image analysis. In this study, a
novel framework based on hybrid 2D-3D convolutional neural networks (CNNs) is
proposed to obtain continuous 3D retinal layer surfaces from OCT. The 2D
features of individual B-scans are extracted by an encoder consisting of 2D
convolutions. These 2D features are then used to produce the alignment
displacement field and layer segmentation by two 3D decoders, which are coupled
via a spatial transformer module. The entire framework is trained end-to-end.
To the best of our knowledge, this is the first study that attempts 3D retinal
layer segmentation in volumetric OCT images based on CNNs. Experiments on a
publicly available dataset show that our framework achieves superior results to
state-of-the-art 2D methods in terms of both layer segmentation accuracy and
cross-B-scan 3D continuity, thus offering more clinical values than previous
works.
- Abstract（参考訳）: 光コヒーレンストモグラフィー(OCT)解析において網膜層の自動表面分画は重要かつ困難である。
近年,この課題に対して多くの深層学習手法が開発され,性能が著しく向上している。
しかし、OCTデータのBスキャン間の空間的ギャップと潜在的なミスマッチのため、これらは全て個々のBスキャンの2次元分割に基づいており、Bスキャン全体の連続性情報を失う可能性がある。
さらに、網膜層の3次元表面は、定量的画像解析において重要な診断情報を提供することができる。
本研究では,ハイブリッド2D-3D畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた新しいフレームワークを提案し,OCTから連続した3次元網膜層表面を得る。
個々のBスキャンの2次元特徴は、2次元畳み込みからなるエンコーダによって抽出される。
これらの2次元特徴は、空間トランスモジュールを介して結合された2つの3次元デコーダによるアライメント変位場と層分割を生成するために使用される。
フレームワーク全体がエンドツーエンドでトレーニングされる。
私たちの知る限りでは、cnnに基づくボリューム型oct画像における3d網膜層セグメンテーションを試みる最初の研究です。
公開データセットを用いた実験により,本フレームワークは,階層分割精度とクロスBスキャン3D連続性の両方の観点から,最先端の2D手法よりも優れた結果が得られた。
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