論文の概要: Deep learning network to correct axial and coronal eye motion in 3D OCT
retinal imaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18361v1
- Date: Sat, 27 May 2023 03:55:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-31 22:11:13.011935
- Title: Deep learning network to correct axial and coronal eye motion in 3D OCT
retinal imaging
- Title(参考訳): 3D OCT網膜画像における軸方向およびコロナ眼球運動の補正のための深層学習ネットワーク
- Authors: Yiqian Wang, Alexandra Warter, Melina Cavichini, Varsha Alex, Dirk-Uwe
G. Bartsch, William R. Freeman, Truong Q. Nguyen, Cheolhong An
- Abstract要約: 深層学習に基づくニューラルネットワークを用いて,OCTの軸運動とコロナ運動のアーチファクトを1つのスキャンで補正する。
実験結果から, 提案手法は動作アーチファクトを効果的に補正し, 誤差が他の方法よりも小さいことを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 65.47834983591957
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Optical Coherence Tomography (OCT) is one of the most important retinal
imaging technique. However, involuntary motion artifacts still pose a major
challenge in OCT imaging that compromises the quality of downstream analysis,
such as retinal layer segmentation and OCT Angiography. We propose deep
learning based neural networks to correct axial and coronal motion artifacts in
OCT based on a single volumetric scan. The proposed method consists of two
fully-convolutional neural networks that predict Z and X dimensional
displacement maps sequentially in two stages. The experimental result shows
that the proposed method can effectively correct motion artifacts and achieve
smaller error than other methods. Specifically, the method can recover the
overall curvature of the retina, and can be generalized well to various
diseases and resolutions.
- Abstract(参考訳): 光コヒーレンス断層撮影(oct)は最も重要な網膜イメージング技術の一つである。
しかし、不随意運動アーティファクトは、網膜層セグメンテーションやOCT血管造影のような下流分析の質を損なうOCTイメージングにおいて、依然として大きな課題となっている。
深層学習に基づくニューラルネットワークを用いて,OCTの軸運動とコロナ運動のアーチファクトを1つのボリュームスキャンに基づいて補正する。
提案手法は,Z次元とX次元の変位図を2段階連続的に予測する2つの完全畳み込みニューラルネットワークからなる。
実験結果から, 提案手法は動作アーチファクトを効果的に補正し, 誤差が他の方法よりも小さいことを示す。
特に、この方法は網膜全体の曲率を回復することができ、様々な疾患や解像度に対してよく一般化することができる。
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