論文の概要: Curvilinear object segmentation in medical images based on ODoS filter and deep learning network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07475v3
• Date: Sun, 3 Dec 2023 01:34:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-06 01:38:32.384434
• Title: Curvilinear object segmentation in medical images based on ODoS filter and deep learning network
• Title（参考訳）: odosフィルタと深層学習ネットワークを用いた医用画像の線形オブジェクトセグメンテーション
• Authors: Yuanyuan Peng, Lin Pan, Pengpeng Luan, Hongbin Tu, Xiong Li
• Abstract要約: 本稿では,スティック(ODoS)フィルタの指向微分と深層学習ネットワークに基づく曲線構造セグメンテーションフレームワークを提案する。 提案したモデルでは、いくつかの最先端手法と比較して驚くべき結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.079913459433454
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic segmentation of curvilinear objects in medical images plays an important role in the diagnosis and evaluation of human diseases, yet it is a challenging uncertainty in the complex segmentation tasks due to different issues such as various image appearances, low contrast between curvilinear objects and their surrounding backgrounds, thin and uneven curvilinear structures, and improper background illumination conditions. To overcome these challenges, we present a unique curvilinear structure segmentation framework based on an oriented derivative of stick (ODoS) filter and a deep learning network for curvilinear object segmentation in medical images. Currently, a large number of deep learning models emphasize developing deep architectures and ignore capturing the structural features of curvilinear objects, which may lead to unsatisfactory results. Consequently, a new approach that incorporates an ODoS filter as part of a deep learning network is presented to improve the spatial attention of curvilinear objects. Specifically, the input image is transfered into four-channel image constructed by the ODoS filter. In which, the original image is considered the principal part to describe various image appearance and complex background illumination conditions, a multi-step strategy is used to enhance the contrast between curvilinear objects and their surrounding backgrounds, and a vector field is applied to discriminate thin and uneven curvilinear structures. Subsequently, a deep learning framework is employed to extract various structural features for curvilinear object segmentation in medical images. The performance of the computational model is validated in experiments conducted on the publicly available DRIVE, STARE and CHASEDB1 datasets. The experimental results indicate that the presented model yields surprising results compared with those of some state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 医用画像における線状物体の自動分割は、人体疾患の診断・評価において重要な役割を果たすが、様々な画像の出現、線状物体とその周辺背景のコントラストの低さ、細く不均一な線状構造、不適切な背景照明条件など、様々な問題により、複雑な分節作業において不確実である。 これらの課題を克服するために,スティック(ODoS)フィルタの指向微分に基づく独自のカービリニア構造セグメンテーションフレームワークと,医用画像におけるカービリニアオブジェクトセグメンテーションのためのディープラーニングネットワークを提案する。 現在、多くのディープラーニングモデルは、深いアーキテクチャの開発を強調し、カービリニアオブジェクトの構造的特徴のキャプチャーを無視し、満足のいく結果をもたらす可能性がある。 その結果、深層学習ネットワークの一部としてODoSフィルタを組み込んだ新しい手法が提案され、曲線オブジェクトの空間的注意度が向上する。 具体的には、入力画像をODoSフィルタで構築した4チャンネル画像に転送する。 原画像は、様々な画像の外観や複雑な背景照明条件を記述する主部分とされ、カービリニアオブジェクトとその周辺背景とのコントラストを高めるための多段階戦略を用いて、細いカービリニア構造と不均一なカービリニア構造を識別するためにベクトル場を適用する。 その後、深層学習の枠組みを用いて、医用画像のクルビリニアオブジェクトセグメンテーションのための様々な構造的特徴を抽出する。 計算モデルの性能は、公開されているDRIVE、STARE、CHASEDB1データセットで実施された実験で検証される。 実験結果から,提案モデルでは,いくつかの最先端手法と比較して,驚くべき結果が得られた。

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