論文の概要: Optimal Transport Guided Unsupervised Learning for Enhancing low-quality
Retinal Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02991v1
- Date: Mon, 6 Feb 2023 18:29:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-07 15:35:42.852004
- Title: Optimal Transport Guided Unsupervised Learning for Enhancing low-quality
Retinal Images
- Title(参考訳): 低品質網膜画像改善のための最適トランスポート誘導型教師なし学習
- Authors: Wenhui Zhu, Peijie Qiu, Mohammad Farazi, Keshav Nandakumar, Oana M.
Dumitrascu, Yalin Wang
- Abstract要約: 現実の非ミリ波網膜基底写真は、人工物、不完全、そして低品質である。
高品質な網膜基底画像の高精細化のための,シンプルで効果的なエンドツーエンドフレームワークを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.4240246179935845
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Real-world non-mydriatic retinal fundus photography is prone to artifacts,
imperfections and low-quality when certain ocular or systemic co-morbidities
exist. Artifacts may result in inaccuracy or ambiguity in clinical diagnoses.
In this paper, we proposed a simple but effective end-to-end framework for
enhancing poor-quality retinal fundus images. Leveraging the optimal transport
theory, we proposed an unpaired image-to-image translation scheme for
transporting low-quality images to their high-quality counterparts. We
theoretically proved that a Generative Adversarial Networks (GAN) model with a
generator and discriminator is sufficient for this task. Furthermore, to
mitigate the inconsistency of information between the low-quality images and
their enhancements, an information consistency mechanism was proposed to
maximally maintain structural consistency (optical discs, blood vessels,
lesions) between the source and enhanced domains. Extensive experiments were
conducted on the EyeQ dataset to demonstrate the superiority of our proposed
method perceptually and quantitatively.
- Abstract(参考訳): 現実の非ミリ波網膜基底写真は、特定の眼や全身の共生が存在する場合、人工物、不完全化、低品質化がちである。
アーティファクトは、臨床診断における不正確さや曖昧さをもたらす可能性がある。
本稿では、低品質網膜基底画像の高精細化のための、シンプルで効果的なエンドツーエンドフレームワークを提案する。
最適輸送理論を応用して,低画質画像を高品質な画像に転送するための画像間変換方式を提案する。
我々は,ジェネレータと識別器を併用したGANモデルの有効性を理論的に検証した。
さらに,低画質画像間の情報の整合性を軽減するため,ソースと拡張ドメイン間の構造整合性(光ディスク,血管,病変)を最大に維持する情報整合性機構が提案された。
提案手法の優位性を知覚的,定量的に示すため,EyeQデータセットを用いて実験を行った。
関連論文リスト
- Bridging Synthetic and Real Images: a Transferable and Multiple
Consistency aided Fundus Image Enhancement Framework [61.74188977009786]
画像強調とドメイン適応を同時に行うために,エンドツーエンドの教師支援フレームワークを提案する。
また,教師ネットワークと学生ネットワークのバックボーンとして,マルチステージ型マルチアテンション・ガイド・エンハンスメント・ネットワーク(MAGE-Net)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-23T06:16:15Z) - OTRE: Where Optimal Transport Guided Unpaired Image-to-Image Translation
Meets Regularization by Enhancing [4.951748109810726]
正確な診断と自動解析のために、最適な網膜画像品質が義務付けられている。
そこで本研究では,低品質の網膜CFPを高画質のCFPにマッピングするための画像対画像変換手法を提案する。
統合されたフレームワークOTREを3つの公開網膜画像データセット上で検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-06T18:39:40Z) - Self-supervised Domain Adaptation for Breaking the Limits of Low-quality
Fundus Image Quality Enhancement [14.677912534121273]
低画質の眼底画像とスタイルの整合性は、眼底疾患の診断における不確実性を高める可能性がある。
画像内容、低品質要因、スタイル情報の特徴を乱すために、2つの自己教師付きドメイン適応タスクを定式化する。
我々のDASQE法は,低画質の画像しか得られない場合に,新しい最先端性能を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-17T15:07:20Z) - Retinal Image Restoration and Vessel Segmentation using Modified
Cycle-CBAM and CBAM-UNet [0.7868449549351486]
畳み込みブロックアテンションモジュール(CBAM)を備えたサイクル一貫性生成対向ネットワーク(CycleGAN)を網膜画像復元に使用する。
修正されたUNetは、回復した網膜画像の網膜血管セグメンテーションに使用される。
提案手法は, アウト・オブ・フォーカスのぼかし, 色歪み, 低, 高, 不均一照明による劣化効果を著しく低減することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-09T10:47:20Z) - Harmonizing Pathological and Normal Pixels for Pseudo-healthy Synthesis [68.5287824124996]
そこで本研究では,新しいタイプの識別器であるセグメンタを提案し,病変の正確な特定と擬似健康画像の視覚的品質の向上を図っている。
医用画像強調に生成画像を適用し,低コントラスト問題に対処するために拡張結果を利用する。
BraTSのT2モダリティに関する総合的な実験により、提案手法は最先端の手法よりも大幅に優れていることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-29T08:41:17Z) - Sharp-GAN: Sharpness Loss Regularized GAN for Histopathology Image
Synthesis [65.47507533905188]
コンディショナル・ジェネレーショナル・ジェネレーティブ・逆境ネットワークは、合成病理像を生成するために応用されている。
そこで我々は,現実的な病理像を合成するために,シャープネスロス正則化生成対向ネットワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-27T18:54:25Z) - Malignancy Prediction and Lesion Identification from Clinical
Dermatological Images [65.1629311281062]
臨床皮膚画像から機械学習に基づく悪性度予測と病変の同定を検討する。
まず, サブタイプや悪性度に関わらず画像に存在するすべての病変を同定し, その悪性度を推定し, 凝集により, 画像レベルの悪性度も生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-02T20:52:05Z) - NuI-Go: Recursive Non-Local Encoder-Decoder Network for Retinal Image
Non-Uniform Illumination Removal [96.12120000492962]
網膜画像の画質は、眼の病変や不完全な画像処理のために臨床的に不満足であることが多い。
網膜画像における最も難しい品質劣化問題の1つは、一様でない照明である。
我々はNuI-Goと呼ばれる網膜画像に対する均一でない照明除去ネットワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-07T04:31:33Z) - Modeling and Enhancing Low-quality Retinal Fundus Images [167.02325845822276]
低画質の眼底画像は臨床観察における不確実性を高め、誤診のリスクを引き起こす。
本稿では,グローバルな劣化要因を抑えるために,臨床指向の基盤拡張ネットワーク(cofe-Net)を提案する。
合成画像と実画像の両方の実験により、我々のアルゴリズムは網膜の細部を失うことなく、低品質の眼底画像を効果的に補正することを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-12T08:01:16Z) - Fundus2Angio: A Conditional GAN Architecture for Generating Fluorescein
Angiography Images from Retinal Fundus Photography [0.0]
フルオレセイン血管造影画像を生成する非侵襲的なシステムはない。
ファンドス撮影は、数秒で完了する非侵襲的なイメージング技術である。
本稿では,基礎画像からFA画像へ変換する条件付き生成対向ネットワーク(GAN)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-11T17:09:29Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。