Fugu-MT 論文翻訳(概要): Parametric Scaling of Preprocessing assisted U-net Architecture for Improvised Retinal Vessel Segmentation

論文の概要: Parametric Scaling of Preprocessing assisted U-net Architecture for Improvised Retinal Vessel Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10014v1
Date: Fri, 18 Mar 2022 15:26:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-21 14:20:48.817939
Title: Parametric Scaling of Preprocessing assisted U-net Architecture for Improvised Retinal Vessel Segmentation
Title（参考訳）: 改良網膜血管セグメンテーションのための前処理支援U-netアーキテクチャのパラメトリックスケーリング
Authors: Kundan Kumar and Sumanshu Agarwal
Abstract要約: 本稿では,形態素前処理と拡張U-netアーキテクチャを併用した画像強調手法を提案する。 ROC曲線 (>0.9762) と分類精度 (>95.47%) の領域において、領域内の他のアルゴリズムと比較して顕著な改善が得られた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3869502085838448
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Extracting blood vessels from retinal fundus images plays a decisive role in diagnosing the progression in pertinent diseases. In medical image analysis, vessel extraction is a semantic binary segmentation problem, where blood vasculature needs to be extracted from the background. Here, we present an image enhancement technique based on the morphological preprocessing coupled with a scaled U-net architecture. Despite a relatively less number of trainable network parameters, the scaled version of U-net architecture provides better performance compare to other methods in the domain. We validated the proposed method on retinal fundus images from the DRIVE database. A significant improvement as compared to the other algorithms in the domain, in terms of the area under ROC curve (>0.9762) and classification accuracy (>95.47%) are evident from the results. Furthermore, the proposed method is resistant to the central vessel reflex while sensitive to detect blood vessels in the presence of background items viz. exudates, optic disc, and fovea.
Abstract（参考訳）: 網膜基底画像から血管を抽出することは、関連する疾患の進行を診断する上で決定的な役割を果たす。医用画像解析では、血管抽出は意味的な二分節分画問題であり、背景から血管を抽出する必要がある。本稿では,形態素前処理と拡張U-netアーキテクチャを組み合わせた画像強調手法を提案する。トレーニング可能なネットワークパラメータの数は比較的少ないが、拡張バージョンのU-netアーキテクチャでは、ドメイン内の他のメソッドと比較してパフォーマンスが向上している。 DRIVEデータベースからの網膜基底画像に対する提案手法の検証を行った。この結果から,roc曲線下の領域 (>0.9762) と分類精度 (>95.47%) において,領域内の他のアルゴリズムと比較して有意な改善が認められた。さらに,本提案法は,視神経系,視神経系,眼窩系の存在下での血管検出に敏感でありながら,中枢血管反射に耐性がある。

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