論文の概要: Dataset and Evaluation algorithm design for GOALS Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.14447v1
• Date: Fri, 29 Jul 2022 02:51:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-01 12:49:48.210536
• Title: Dataset and Evaluation algorithm design for GOALS Challenge
• Title（参考訳）: ゴールチャレンジのためのデータセットと評価アルゴリズム設計
• Authors: Huihui Fang, Fei Li, Huazhu Fu, Junde Wu, Xiulan Zhang, Yanwu Xu
• Abstract要約: 緑内障は視神経の損傷により不可逆的な視力喪失を引き起こし,緑内障の治療法はない。 OCTによる緑内障の診断を定量化するためのAI技術の研究を促進するため,緑内障OCT解析・層干渉(GOALS)チャレンジを開催した。 本稿では2つのサブタスクのベースラインと評価手法について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.424658343179274
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Glaucoma causes irreversible vision loss due to damage to the optic nerve, and there is no cure for glaucoma.OCT imaging modality is an essential technique for assessing glaucomatous damage since it aids in quantifying fundus structures. To promote the research of AI technology in the field of OCT-assisted diagnosis of glaucoma, we held a Glaucoma OCT Analysis and Layer Segmentation (GOALS) Challenge in conjunction with the International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI) 2022 to provide data and corresponding annotations for researchers studying layer segmentation from OCT images and the classification of glaucoma. This paper describes the released 300 circumpapillary OCT images, the baselines of the two sub-tasks, and the evaluation methodology. The GOALS Challenge is accessible at https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/230.
• Abstract（参考訳）: 緑内障は視神経損傷による可逆的視力障害を引き起こし、緑内障の治療法はない。octイメージングモダリティは、眼底構造を定量化するのに役立つため、緑内障の診断に必須の手法である。 緑内障診断分野におけるai研究の促進を目的として,国際医用画像処理・コンピュータ支援介入会議(miccai)2022と共に緑内障oct解析・層分割(goals)チャレンジを実施し,oct画像からの層分割と緑内障の分類を研究する研究者にデータと対応する注釈を提供した。 本稿では,300個の周辺oct画像,2つのサブタスクのベースライン,評価手法について述べる。 GOALS Challengeはhttps://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/230で利用可能である。

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