論文の概要: Reliable Joint Segmentation of Retinal Edema Lesions in OCT Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00330v2
• Date: Sat, 22 Jul 2023 12:14:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-26 00:20:14.916645
• Title: Reliable Joint Segmentation of Retinal Edema Lesions in OCT Images
• Title（参考訳）: OCT画像における網膜浮腫病変の信頼性の検討
• Authors: Meng Wang, Kai Yu, Chun-Mei Feng, Ke Zou, Yanyu Xu, Qingquan Meng, Rick Siow Mong Goh, Yong Liu, Xinxing Xu, and Huazhu Fu
• Abstract要約: 本稿では,信頼性の高いマルチスケールウェーブレットエンハンストランスネットワークを提案する。 本研究では,ウェーブレット型特徴抽出器ネットワークとマルチスケール変圧器モジュールを統合したセグメンテーションバックボーンを開発した。 提案手法は,他の最先端セグメンテーション手法と比較して信頼性の高いセグメンテーション精度を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.42240049628059
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Focusing on the complicated pathological features, such as blurred boundaries, severe scale differences between symptoms, background noise interference, etc., in the task of retinal edema lesions joint segmentation from OCT images and enabling the segmentation results more reliable. In this paper, we propose a novel reliable multi-scale wavelet-enhanced transformer network, which can provide accurate segmentation results with reliability assessment. Specifically, aiming at improving the model's ability to learn the complex pathological features of retinal edema lesions in OCT images, we develop a novel segmentation backbone that integrates a wavelet-enhanced feature extractor network and a multi-scale transformer module of our newly designed. Meanwhile, to make the segmentation results more reliable, a novel uncertainty segmentation head based on the subjective logical evidential theory is introduced to generate the final segmentation results with a corresponding overall uncertainty evaluation score map. We conduct comprehensive experiments on the public database of AI-Challenge 2018 for retinal edema lesions segmentation, and the results show that our proposed method achieves better segmentation accuracy with a high degree of reliability as compared to other state-of-the-art segmentation approaches. The code will be released on: https://github.com/LooKing9218/ReliableRESeg.
• Abstract（参考訳）: OCT画像からの網膜浮腫病変の関節分節化のタスクにおいて, ぼやけた境界, 症状のスケール差, 背景雑音の干渉など, 複雑な病態の特徴に着目し, より信頼性の高い分節化を図った。 本稿では,信頼性評価により精度の高いセグメンテーション結果が得られる,信頼性の高いマルチスケールウェーブレットエンハンスドトランスネットワークを提案する。 具体的には,OCT画像における網膜浮腫病変の複雑な病態を学習する能力の向上を目的として,新たに設計されたウェーブレット強化特徴抽出器ネットワークとマルチスケールトランスフォーマーモジュールを統合した,新たなセグメンテーションバックボーンを開発した。 一方、セグメンテーション結果の信頼性を高めるために、主観的論理実証理論に基づく新たな不確実性セグメンテーションヘッドを導入し、対応する全体不確実性評価スコアマップを用いて最終セグメンテーション結果を生成する。 網膜浮腫病変セグメンテーションにおけるai-challenge 2018の公開データベースについて総合的な実験を行い,本手法は他の最先端セグメンテーション法に比べて高い信頼性でセグメンテーション精度を達成できることを示した。 コードは、https://github.com/LooKing9218/ReliableRESegでリリースされる。

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