論文の概要: OCTAve: 2D en face Optical Coherence Tomography Angiography Vessel Segmentation in Weakly-Supervised Learning with Locality Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12238v1
• Date: Mon, 25 Jul 2022 14:40:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-26 14:00:24.600069
• Title: OCTAve: 2D en face Optical Coherence Tomography Angiography Vessel Segmentation in Weakly-Supervised Learning with Locality Augmentation
• Title（参考訳）: 局所性増強を伴う弱教師付き学習における2d en face optical coherence tomography angiography vessel segmentation
• Authors: Amrest Chinkamol and Vetit Kanjaras and Phattarapong Sawangjai and Yitian Zhao and Thapanun Sudhawiyangkul and Chantana Chantrapornchai and Cuntai Guan and Theerawit Wilaiprasitporn
• Abstract要約: 画素レベルのアノテーションを自動化するために,スクリブルベースの弱教師付き学習手法を提案する。 OCTAveと呼ばれる本提案手法は,スクリブルアノテートによる弱教師付き学習と,敵意と自己監督型自己監督型深層学習を組み合わせたものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.322349196837209
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: While there have been increased researches using deep learning techniques for the extraction of vascular structure from the 2D en face OCTA, for such approach, it is known that the data annotation process on the curvilinear structure like the retinal vasculature is very costly and time consuming, albeit few tried to address the annotation problem. In this work, we propose the application of the scribble-base weakly-supervised learning method to automate the pixel-level annotation. The proposed method, called OCTAve, combines the weakly-supervised learning using scribble-annotated ground truth augmented with an adversarial and a novel self-supervised deep supervision. Our novel mechanism is designed to utilize the discriminative outputs from the discrimination layer of a UNet-like architecture where the Kullback-Liebler Divergence between the aggregate discriminative outputs and the segmentation map predicate is minimized during the training. This combined method leads to the better localization of the vascular structure as shown in our experiments. We validate our proposed method on the large public datasets i.e., ROSE, OCTA-500. The segmentation performance is compared against both state-of-the-art fully-supervised and scribble-based weakly-supervised approaches. The implementation of our work used in the experiments is located at [LINK].
• Abstract（参考訳）: 2d en face octaから血管構造を抽出するための深層学習技術を用いた研究が増えているが、このようなアプローチのために、網膜血管のような曲線構造上のデータアノテーション処理は非常に費用がかかり、時間がかかることが知られているが、アノテーションの問題に対処しようとする試みは少ない。 本研究では,ピクセルレベルのアノテーションを自動化するために,スクリブルベースの弱教師付き学習手法を提案する。 OCTAveと呼ばれる本提案手法は,スクリブルアノテートによる弱教師付き学習と,敵意と新たな自己監督型深層学習を組み合わせたものである。 本機構は,UNet型アーキテクチャの識別層からの識別出力を利用するために設計されており,この際,集合識別出力と分節マップ述語とのKulback-Liebler分節を最小化する。 この組み合わせにより,実験で示された血管構造の局在性が向上する。 提案手法を大規模公開データセット、すなわちrose, octa-500で検証した。 セグメンテーション性能は、最先端の完全教師付きおよびスクリブルベースの弱い教師付きアプローチと比較される。 実験で使用した作業の実装は[LINK]にあります。

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