論文の概要: Spectral Bandwidth Recovery of Optical Coherence Tomography Images using Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00504v1
• Date: Mon, 2 Jan 2023 02:18:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-03 14:27:32.388984
• Title: Spectral Bandwidth Recovery of Optical Coherence Tomography Images using Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習を用いた光コヒーレンストモグラフィ画像のスペクトル帯域復元
• Authors: Timothy T. Yu, Da Ma, Jayden Cole, Myeong Jin Ju, Mirza F. Beg and Marinko V. Sarunic
• Abstract要約: 取得速度を向上する技術開発は、しばしばスペクトル帯域幅が狭くなり、したがって軸方向分解能が低くなる。 従来,OCTのサブサンプルデータを再構成するために画像処理技術が用いられてきた。 本研究では,スペクトル領域におけるガウスウィンドウ化による軸方向スキャン(Aスキャン)分解能の低下をシミュレートし,画像特徴再構成のための学習的アプローチについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6990493129893112
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Optical coherence tomography (OCT) captures cross-sectional data and is used for the screening, monitoring, and treatment planning of retinal diseases. Technological developments to increase the speed of acquisition often results in systems with a narrower spectral bandwidth, and hence a lower axial resolution. Traditionally, image-processing-based techniques have been utilized to reconstruct subsampled OCT data and more recently, deep-learning-based methods have been explored. In this study, we simulate reduced axial scan (A-scan) resolution by Gaussian windowing in the spectral domain and investigate the use of a learning-based approach for image feature reconstruction. In anticipation of the reduced resolution that accompanies wide-field OCT systems, we build upon super-resolution techniques to explore methods to better aid clinicians in their decision-making to improve patient outcomes, by reconstructing lost features using a pixel-to-pixel approach with an altered super-resolution generative adversarial network (SRGAN) architecture.
• Abstract（参考訳）: 光コヒーレンストモグラフィー(OCT)は横断的なデータを捉え、網膜疾患のスクリーニング、モニタリング、治療計画に使用される。 取得速度を向上する技術開発は、しばしばスペクトル帯域幅が狭くなり、したがって軸方向分解能が低くなる。 従来,OCTのサブサンプルデータを再構成するために画像処理技術が用いられており,近年ではディープラーニングに基づく手法が研究されている。 本研究では,スペクトル領域におけるガウスウィンドウ化による軸方向スキャン(Aスキャン)分解能の低下をシミュレートし,画像特徴再構成のための学習的アプローチについて検討する。 広視野 OCT システムに付随する解像度の低減を期待して,我々は,超解像度生成対向ネットワーク (SRGAN) アーキテクチャを改良したピクセル・ツー・ピクセル・アプローチを用いて,失われた特徴を再構築し,臨床医の意思決定におけるより良い支援方法を探求する超解像度技術を構築した。

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