論文の概要: Domain Agnostic Pipeline for Retina Vessel Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09215v1
• Date: Sat, 18 Feb 2023 02:51:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-21 19:50:41.678830
• Title: Domain Agnostic Pipeline for Retina Vessel Segmentation
• Title（参考訳）: 網膜血管セグメンテーションのためのドメイン非依存パイプライン
• Authors: Benjamin Hou
• Abstract要約: 我々は、慎重に考える事前処理パイプラインを構築することにより、最先端のパフォーマンスを達成可能であることを示す。 我々のモデルは、異なるデータセット間で同じ高いセグメンテーション性能を維持することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5047410955160032
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic segmentation of retina vessels plays a pivotal role in clinical diagnosis of prevalent eye diseases, such as, Diabetic Retinopathy or Age-related Macular Degeneration. Due to the complex construction of blood vessels, with drastically varying thicknesses, accurate vessel segmentation can be quite a challenging task. In this work we show that it is possible to achieve near state-of-the-art performance, by crafting a careful thought pre-processing pipeline, without having to resort to complex networks and/or training routines. We also show that our model is able to maintain the same high segmentation performance across different datasets, very poor quality fundus images, as well as images of severe pathological cases. Code and models featured in this paper can be downloaded from http://github.com/farrell236/retina_segmentation. We also demonstrate the potential of our model at http://lazarus.ddns.net:8502.
• Abstract（参考訳）: 網膜血管の自動分画は、糖尿病網膜症や加齢に伴う黄斑変性などの眼疾患の臨床診断において重要な役割を担っている。 血管が複雑に構築されているため、肉厚が大きく変化するため、正確な血管分割は極めて難しい作業である。 本研究では,複雑なネットワークやトレーニングルーチンを使わずに,注意深く思考前処理パイプラインを構築することで,最先端に近いパフォーマンスを実現することができることを示す。 また,本モデルでは, 異なるデータセット間で同じ高いセグメンテーション性能を維持でき, 高品質な眼底画像, 重篤な病理症例の画像も維持可能であることを示す。 コードとモデルはhttp://github.com/farrell236/retina_segmentationからダウンロードできる。 また、我々のモデルの可能性も http://lazarus.ddns.net:8502 で示しています。

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