論文の概要: Autonomous Stabilization of Retinal Videos for Streamlining Assessment
of Spontaneous Venous Pulsations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06043v1
- Date: Wed, 10 May 2023 10:52:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-11 13:40:52.949400
- Title: Autonomous Stabilization of Retinal Videos for Streamlining Assessment
of Spontaneous Venous Pulsations
- Title（参考訳）: 自然静脈脈拍の合理化評価のための網膜ビデオの自律的安定化
- Authors: Hongwei Sheng, Xin Yu, Feiyu Wang, MD Wahiduzzaman Khan, Hexuan Weng,
Sahar Shariflou, S.Mojtaba Golzan
- Abstract要約: 自発性網膜静脈拍動(SVP)は中心網膜静脈の口径のリズミカルな変化であり、網膜の光ディスク領域(ODR)で観察される。
近年のイメージング技術の進歩により、網膜を観察し、SVPを評価するための携帯型スマートフォンデバイスの開発が可能となった。
我々は,様々なモバイルデバイスから取得したSVPの検査を可能にする完全自動網膜ビデオ安定化法を開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.563824494954982
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Spontaneous retinal Venous Pulsations (SVP) are rhythmic changes in the
caliber of the central retinal vein and are observed in the optic disc region
(ODR) of the retina. Its absence is a critical indicator of various ocular or
neurological abnormalities. Recent advances in imaging technology have enabled
the development of portable smartphone-based devices for observing the retina
and assessment of SVPs. However, the quality of smartphone-based retinal videos
is often poor due to noise and image jitting, which in return, can severely
obstruct the observation of SVPs. In this work, we developed a fully automated
retinal video stabilization method that enables the examination of SVPs
captured by various mobile devices. Specifically, we first propose an ODR
Spatio-Temporal Localization (ODR-STL) module to localize visible ODR and
remove noisy and jittering frames. Then, we introduce a Noise-Aware Template
Matching (NATM) module to stabilize high-quality video segments at a fixed
position in the field of view. After the processing, the SVPs can be easily
observed in the stabilized videos, significantly facilitating user
observations. Furthermore, our method is cost-effective and has been tested in
both subjective and objective evaluations. Both of the evaluations support its
effectiveness in facilitating the observation of SVPs. This can improve the
timely diagnosis and treatment of associated diseases, making it a valuable
tool for eye health professionals.
- Abstract（参考訳）: 自発性網膜静脈拍動(SVP)は中心網膜静脈の口径のリズミカルな変化であり、網膜の光ディスク領域(ODR)で観察される。
その欠如は、様々な眼または神経学的異常の臨界指標である。
近年のイメージング技術の進歩により、網膜を観察し、SVPを評価する携帯型スマートフォンデバイスの開発が可能となった。
しかし、ノイズや画像ジッティングにより、スマートフォンベースの網膜ビデオの品質が低下することがしばしばあり、その見返りとして、SVPの観察を著しく妨げる可能性がある。
そこで本研究では,様々なモバイルデバイスが取得したSVPの検査を可能にする完全自動網膜ビデオ安定化手法を開発した。
具体的には,ODR-STL(ODR Spatio-Temporal Localization, ODR-STL)モジュールを提案する。
そこで我々は,高品質なビデオセグメントを一定位置で安定させるために,ノイズ対応テンプレートマッチング(NATM)モジュールを導入する。
処理後、SVPは安定したビデオで容易に観察でき、ユーザの観察を著しく促進する。
さらに,本手法は費用対効果が高く,主観評価と客観的評価の両方で検証されている。
どちらの評価も、SVPの観察を容易にする効果を支持している。
これにより、関連疾患のタイムリーな診断と治療が向上し、眼科医にとって貴重なツールとなる。
関連論文リスト
- FLex: Joint Pose and Dynamic Radiance Fields Optimization for Stereo Endoscopic Videos [79.50191812646125]
内視鏡的シーンの再構築は、外科手術後の分析から教育訓練まで、様々な医療応用にとって重要な要素である。
変形組織の非常にダイナミックな環境下での移動内視鏡の挑戦的なセットアップに着目する。
複数重重なり合う4次元ニューラルラジアンスフィールド(NeRF)への暗黙的なシーン分離と、再構成とカメラのスクラッチからのポーズを協調的に最適化するプログレッシブ最適化手法を提案する。
これにより、使いやすさが向上し、5000フレーム以上の手術ビデオの処理に間に合うように復元能力を拡張できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-18T19:13:02Z) - On Sensitivity and Robustness of Normalization Schemes to Input
Distribution Shifts in Automatic MR Image Diagnosis [58.634791552376235]
深層学習(DL)モデルは、再構成画像を入力として、複数の疾患の診断において最先端のパフォーマンスを達成した。
DLモデルは、トレーニングとテストフェーズ間の入力データ分布の変化につながるため、さまざまなアーティファクトに敏感である。
本稿では,グループ正規化やレイヤ正規化といった他の正規化手法を用いて,画像のさまざまなアーチファクトに対して,モデル性能にロバスト性を注入することを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-23T03:09:03Z) - Near-infrared and visible-light periocular recognition with Gabor
features using frequency-adaptive automatic eye detection [69.35569554213679]
近視認識は、制御の少ないシナリオにおいて、顔や虹彩の堅牢性の増大が要求されるため、近年注目を集めている。
本稿では,複雑な対称性フィルタに基づく眼球検出システムを提案する。
このシステムはレチノトピックサンプリンググリッドとガボルスペクトル分解に基づく近視アルゴリズムの入力として用いられる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-10T13:04:03Z) - A Temporal Learning Approach to Inpainting Endoscopic Specularities and
Its effect on Image Correspondence [13.25903945009516]
本稿では,時間的生成的対位ネットワーク(GAN)を用いて,隠蔽解剖学を特異性の下で描くことを提案する。
これは、胃内視鏡(Hyper-Kvasir)の生検データを用いて、完全に教師なしの方法で達成される。
また,3次元再構成とカメラモーション推定の基盤となるコンピュータビジョンタスクにおける本手法の有効性を評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-31T13:14:00Z) - Deep Learning based Framework for Automatic Diagnosis of Glaucoma based
on analysis of Focal Notching in the Optic Nerve Head [0.2580765958706854]
デジタルファンドイメージ(DFI)から光ディスク(OD)とオプティカルカップ(OC)領域の自動セグメンテーションのための深層学習パイプラインを提案する。
本手法は、緑内障解析におけるコンピュータ支援デザイン(CAD)システムの精度を高めるために、ニューロ網膜リムの焦点ノッチ解析とカップ・ツー・ディスク比の値を分類パラメータとして利用した。
提案したパイプラインは、DFIから緑内障を検出するための93.33%の精度で、無料で利用可能なDRISHTI-GSデータセットで評価された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-10T18:58:40Z) - An Interpretable Multiple-Instance Approach for the Detection of
referable Diabetic Retinopathy from Fundus Images [72.94446225783697]
基礎画像における参照糖尿病網膜症検出のための機械学習システムを提案する。
画像パッチから局所情報を抽出し,アテンション機構により効率的に組み合わせることで,高い分類精度を実現することができる。
我々は,現在入手可能な網膜画像データセットに対するアプローチを評価し,最先端の性能を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-02T13:14:15Z) - 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) - Segmentation of Retinal Low-Cost Optical Coherence Tomography Images
using Deep Learning [2.571523045125397]
治療の必要性は、病原性OCTベースのバイオマーカーの存在または変化によって決定される。
現在の治療スキームのモニタリング頻度は、個別に患者に適応していないため、しばしば不十分である。
ホームモニタリングOCTシステムの重要な要件の1つは、病理学的変化を自動的に検出し定量化するコンピュータ支援診断である。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-23T12:55:53Z)
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。