論文の概要: Data-centric AI approach to improve optic nerve head segmentation and
localization in OCT en face images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.03868v1
- Date: Mon, 8 Aug 2022 01:57:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-09 12:57:09.888239
- Title: Data-centric AI approach to improve optic nerve head segmentation and
localization in OCT en face images
- Title（参考訳）: OCT顔画像における視神経頭分割と局在性改善のためのデータ中心型AIアプローチ
- Authors: Thomas Schlegl, Heiko Stino, Michael Niederleithner, Andreas
Pollreisz, Ursula Schmidt-Erfurth, Wolfgang Drexler, Rainer A. Leitgeb,
Tilman Schmoll
- Abstract要約: 光コヒーレンストモグラフィーにおける視神経頭部検出と局所化の訓練を,網膜の顔画像で行うためのデータ中心のアプローチに従う。
本稿では,3次元広視野赤外光コヒーレンストモグラフィースキャンの2次元面投影における視神経頭部のセグメンテーションのための機械学習手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.62820687472774
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The automatic detection and localization of anatomical features in retinal
imaging data are relevant for many aspects. In this work, we follow a
data-centric approach to optimize classifier training for optic nerve head
detection and localization in optical coherence tomography en face images of
the retina. We examine the effect of domain knowledge driven spatial complexity
reduction on the resulting optic nerve head segmentation and localization
performance. We present a machine learning approach for segmenting optic nerve
head in 2D en face projections of 3D widefield swept source optical coherence
tomography scans that enables the automated assessment of large amounts of
data. Evaluation on manually annotated 2D en face images of the retina
demonstrates that training of a standard U-Net can yield improved optic nerve
head segmentation and localization performance when the underlying pixel-level
binary classification task is spatially relaxed through domain knowledge.
- Abstract（参考訳）: 網膜画像データにおける解剖学的特徴の自動検出と局在は,多くの点で関連している。
本研究では,網膜の光コヒーレンス断層撮影における視神経頭部検出と局在の分類訓練を最適化するデータ中心のアプローチに従う。
ドメイン知識による空間的複雑性の低減が視神経頭部のセグメンテーションと局在化に与える影響について検討した。
本稿では,3次元広視野スウェプト源光コヒーレンス断層撮影の2次元面投影における視神経頭部のセグメント化のための機械学習手法を提案する。
手動アノテートされた網膜の2次元顔画像の評価により、標準的なU-Netのトレーニングは、基礎となるピクセルレベルのバイナリ分類タスクがドメイン知識によって空間的に緩和された場合、視神経頭分割と局所化性能を向上させることが示されている。
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