論文の概要: Physiology-based simulation of the retinal vasculature enables
annotation-free segmentation of OCT angiographs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11102v1
- Date: Fri, 22 Jul 2022 14:22:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-25 13:37:57.638490
- Title: Physiology-based simulation of the retinal vasculature enables
annotation-free segmentation of OCT angiographs
- Title（参考訳）: 網膜血管の生理的シミュレーションによるoctアンギオグラフのアノテーションフリーセグメンテーション
- Authors: Martin J. Menten, Johannes C. Paetzold, Alina Dima, Bjoern H. Menze,
Benjamin Knier, Daniel Rueckert
- Abstract要約: 提案するパイプラインは,大量のリアルなOCTA画像を,本質的に一致する基底真理ラベルで合成する。
提案手法は,1) 様々な網膜叢をモデル化した生理的シミュレーション,2) 物理に基づく画像拡張のスイートの2つの新しい構成要素を基礎にしている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.596819713822477
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Optical coherence tomography angiography (OCTA) can non-invasively image the
eye's circulatory system. In order to reliably characterize the retinal
vasculature, there is a need to automatically extract quantitative metrics from
these images. The calculation of such biomarkers requires a precise semantic
segmentation of the blood vessels. However, deep-learning-based methods for
segmentation mostly rely on supervised training with voxel-level annotations,
which are costly to obtain. In this work, we present a pipeline to synthesize
large amounts of realistic OCTA images with intrinsically matching ground truth
labels; thereby obviating the need for manual annotation of training data. Our
proposed method is based on two novel components: 1) a physiology-based
simulation that models the various retinal vascular plexuses and 2) a suite of
physics-based image augmentations that emulate the OCTA image acquisition
process including typical artifacts. In extensive benchmarking experiments, we
demonstrate the utility of our synthetic data by successfully training retinal
vessel segmentation algorithms. Encouraged by our method's competitive
quantitative and superior qualitative performance, we believe that it
constitutes a versatile tool to advance the quantitative analysis of OCTA
images.
- Abstract（参考訳）: 光コヒーレンス断層撮影血管造影(OCTA)は、眼の循環系を非侵襲的に画像化することができる。
網膜血管を確実に特徴付けるためには、これらの画像から定量的指標を自動的に抽出する必要がある。
このようなバイオマーカーの計算には、血管の正確なセグメンテーションが必要である。
しかし, セグメンテーションの深層学習に基づく手法は, ボクセルレベルのアノテーションを用いた教師付きトレーニングに大きく依存している。
本研究では,大量のリアルなOCTA画像と内在的に一致する基底真理ラベルを合成するパイプラインを提案し,トレーニングデータの手動アノテーションの必要性を回避した。
提案手法は2つの新しい構成要素に基づいている。
1)種々の網膜血管叢をモデル化する生理的シミュレーション
2) 典型的なアーティファクトを含むOCTA画像取得プロセスをエミュレートする物理ベースの画像拡張スイート。
広範囲なベンチマーク実験において, 網膜血管分割アルゴリズムの訓練に成功し, 合成データの有用性を実証した。
本稿では,OCTA画像の定量化を推し進めるための多目的ツールであると考えられる。
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