論文の概要: Segmentation of Bruch's Membrane in retinal OCT with AMD using
anatomical priors and uncertainty quantification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14799v1
- Date: Wed, 26 Oct 2022 15:49:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-27 15:44:28.045053
- Title: Segmentation of Bruch's Membrane in retinal OCT with AMD using
anatomical priors and uncertainty quantification
- Title（参考訳）: AMDを用いた網膜OCTにおけるBruch膜分画の解剖学的先行と不確実性定量化
- Authors: Botond Fazekas, Dmitrii Lachinov, Guilherme Aresta, Julia Mai, Ursula
Schmidt-Erfurth, Hrvoje Bogunovic
- Abstract要約: 本稿では,AMD患者に対するBruch膜(BM)自動分割のためのエンドツーエンド深層学習法を提案する。
アテンションU-Netは、表面の自然な曲率を考慮してBM位置の確率密度関数を出力するように訓練される。
また, サーフェス位置の他に, セグメンテーション出力のAスキャン的不確かさを推定する手法も提案した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.5206601127476445
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Bruch's membrane (BM) segmentation on optical coherence tomography (OCT) is a
pivotal step for the diagnosis and follow-up of age-related macular
degeneration (AMD), one of the leading causes of blindness in the developed
world. Automated BM segmentation methods exist, but they usually do not account
for the anatomical coherence of the results, neither provide feedback on the
confidence of the prediction. These factors limit the applicability of these
systems in real-world scenarios. With this in mind, we propose an end-to-end
deep learning method for automated BM segmentation in AMD patients. An
Attention U-Net is trained to output a probability density function of the BM
position, while taking into account the natural curvature of the surface.
Besides the surface position, the method also estimates an A-scan wise
uncertainty measure of the segmentation output. Subsequently, the A-scans with
high uncertainty are interpolated using thin plate splines (TPS). We tested our
method with ablation studies on an internal dataset with 138 patients covering
all three AMD stages, and achieved a mean absolute localization error of 4.10
um. In addition, the proposed segmentation method was compared against the
state-of-the-art methods and showed a superior performance on an external
publicly available dataset from a different patient cohort and OCT device,
demonstrating strong generalization ability.
- Abstract（参考訳）: bruch's membrane (bm) segmentation on optical coherence tomography (oct) は、先進国における盲目の主要な原因の一つである加齢黄斑変性 (amd) の診断と追跡にとって重要なステップである。
自動BMセグメンテーション法は存在するが、通常は結果の解剖学的コヒーレンスを考慮せず、予測の信頼性に関するフィードバックも提供しない。
これらの要因は、現実のシナリオにおけるこれらのシステムの適用性を制限する。
そこで本研究では,AMD患者に対する自動BMセグメンテーションのためのエンドツーエンドディープラーニング手法を提案する。
注意u-netは、表面の自然曲率を考慮して、bm位置の確率密度関数を出力するように訓練される。
また, サーフェス位置の他に, セグメンテーション出力のAスキャン的不確実性の測定も行う。
その後、不確実性の高いAスキャンを薄板スプライン(TPS)を用いて補間する。
3つのamdステージすべてをカバーする138例の内的データセットについてアブレーション試験を行い,平均絶対位置推定誤差を4.10 umとした。
また,提案手法を最先端法と比較し,異なる患者コホートとoctデバイスから外部に利用可能なデータセットに対して優れた性能を示し,強力な一般化能力を示した。
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