論文の概要: Automated analysis of diabetic retinopathy using vessel segmentation maps as inductive bias

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16053v1
• Date: Fri, 28 Oct 2022 10:58:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-31 17:19:14.124262
• Title: Automated analysis of diabetic retinopathy using vessel segmentation maps as inductive bias
• Title（参考訳）: 血管セグメンテーションマップを用いた糖尿病網膜症の自動解析
• Authors: Linus Kreitner, Ivan Ezhov, Daniel Rueckert, Johannes C. Paetzold, and Martin J. Menten
• Abstract要約: 糖尿病網膜症の早期は、深部血管複合体の血管変化をモニタリングすることによって診断できる。 本研究では,光コヒーレンストモグラフィアンギオグラフィー(OCTA)画像に基づく新しいDRグレーティング法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.667329719331044
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent studies suggest that early stages of diabetic retinopathy (DR) can be diagnosed by monitoring vascular changes in the deep vascular complex. In this work, we investigate a novel method for automated DR grading based on optical coherence tomography angiography (OCTA) images. Our work combines OCTA scans with their vessel segmentations, which then serve as inputs to task specific networks for lesion segmentation, image quality assessment and DR grading. For this, we generate synthetic OCTA images to train a segmentation network that can be directly applied on real OCTA data. We test our approach on MICCAI 2022's DR analysis challenge (DRAC). In our experiments, the proposed method performs equally well as the baseline model.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究では、糖尿病網膜症(dr)の初期段階は深部血管複合体の血管変化をモニターすることで診断できることが示唆されている。 そこで本研究では,光コヒーレンストモグラフィ (optical coherence tomography angiography,octa) 画像を用いた新しい dr grading 法について検討した。 我々の研究はOCTAスキャンと血管のセグメンテーションを組み合わせて、病変のセグメンテーション、画像品質評価、DRグレーディングのためのタスク特定ネットワークへの入力として機能する。 そこで我々は,実際のOCTAデータに直接適用可能なセグメンテーションネットワークをトレーニングするために,合成OCTA画像を生成する。 我々はMICCAI 2022のDRアナリティクスチャレンジ(DRAC)に対するアプローチを検証した。 実験では,提案手法がベースラインモデルと同等の性能を発揮することを示した。

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