論文の概要: Unsupervised detection of small hyperreflective features in ultrahigh resolution optical coherence tomography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14711v1
• Date: Sun, 26 Mar 2023 12:45:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-28 18:01:43.972798
• Title: Unsupervised detection of small hyperreflective features in ultrahigh resolution optical coherence tomography
• Title（参考訳）: 超高分解能光コヒーレンストモグラフィにおける超反射特性の教師なし検出
• Authors: Marcel Reimann, Jungeun Won, Hiroyuki Takahashi, Antonio Yaghy, Yunchan Hwang, Stefan Ploner, Junhong Lin, Jessica Girgis, Kenneth Lam, Siyu Chen, Nadia K. Waheed, Andreas Maier, James G. Fujimoto
• Abstract要約: 光コヒーレンストモグラフィーの最近の進歩は、網膜疾患の新たなバイオマーカーとなる可能性がある。 新しい目に見える特徴は、例えば、加齢に伴う黄斑変性における小さな反射スペクトルである。 これらの特徴を3次元ボリュームスキャンで確実に検出する必要がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.385541184899884
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recent advances in optical coherence tomography such as the development of high speed ultrahigh resolution scanners and corresponding signal processing techniques may reveal new potential biomarkers in retinal diseases. Newly visible features are, for example, small hyperreflective specks in age-related macular degeneration. Identifying these new markers is crucial to investigate potential association with disease progression and treatment outcomes. Therefore, it is necessary to reliably detect these features in 3D volumetric scans. Because manual labeling of entire volumes is infeasible a need for automatic detection arises. Labeled datasets are often not publicly available and there are usually large variations in scan protocols and scanner types. Thus, this work focuses on an unsupervised approach that is based on local peak-detection and random walker segmentation to detect small features on each B-scan of the volume.
• Abstract（参考訳）: 高速超高分解能スキャナやそれに対応する信号処理技術の開発など,光コヒーレンストモグラフィーの進歩により網膜疾患の新しいバイオマーカーが明らかにされている。 新しく見える特徴は、例えば、加齢に伴う黄斑変性における小さな超反射的スペックである。 これらの新しいマーカーの同定は、疾患の進行と治療結果との関連性を調べる上で重要である。 したがって、3dボリュームスキャンでこれらの特徴を確実に検出する必要がある。 ボリューム全体の手動ラベリングは不可能であるため、自動検出の必要性が生じる。 ラベル付きデータセットは一般に公開されておらず、スキャンプロトコルやスキャナータイプには大きなバリエーションがある。 そこで本研究では,局所的ピーク検出とランダムウォーカーセグメンテーションに基づく教師なしアプローチに着目し,ボリュームのbスキャン毎に小さな特徴を検出する。

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