論文の概要: RVD: A Handheld Device-Based Fundus Video Dataset for Retinal Vessel Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06577v1
• Date: Thu, 13 Jul 2023 06:30:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-14 15:37:44.004814
• Title: RVD: A Handheld Device-Based Fundus Video Dataset for Retinal Vessel Segmentation
• Title（参考訳）: rvd:網膜血管セグメンテーションのためのハンドヘルドデバイスベースの眼底ビデオデータセット
• Authors: MD Wahiduzzaman Khan, Hongwei Sheng, Hu Zhang, Heming Du, Sen Wang, Minas Theodore Coroneo, Farshid Hajati, Sahar Shariflou, Michael Kalloniatis, Jack Phu, Ashish Agar, Zi Huang, Mojtaba Golzan, Xin Yu
• Abstract要約: ハンドヘルドデバイスを用いた最初のビデオベース網膜データセットをデータ取得に適用する。 このデータセットは、50歳から75歳の415人の患者を含む4つのクリニックから収集された635のスマートフォンベースのファンドビデオで構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.145795119000056
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retinal vessel segmentation is generally grounded in image-based datasets collected with bench-top devices. The static images naturally lose the dynamic characteristics of retina fluctuation, resulting in diminished dataset richness, and the usage of bench-top devices further restricts dataset scalability due to its limited accessibility. Considering these limitations, we introduce the first video-based retinal dataset by employing handheld devices for data acquisition. The dataset comprises 635 smartphone-based fundus videos collected from four different clinics, involving 415 patients from 50 to 75 years old. It delivers comprehensive and precise annotations of retinal structures in both spatial and temporal dimensions, aiming to advance the landscape of vasculature segmentation. Specifically, the dataset provides three levels of spatial annotations: binary vessel masks for overall retinal structure delineation, general vein-artery masks for distinguishing the vein and artery, and fine-grained vein-artery masks for further characterizing the granularities of each artery and vein. In addition, the dataset offers temporal annotations that capture the vessel pulsation characteristics, assisting in detecting ocular diseases that require fine-grained recognition of hemodynamic fluctuation. In application, our dataset exhibits a significant domain shift with respect to data captured by bench-top devices, thus posing great challenges to existing methods. In the experiments, we provide evaluation metrics and benchmark results on our dataset, reflecting both the potential and challenges it offers for vessel segmentation tasks. We hope this challenging dataset would significantly contribute to the development of eye disease diagnosis and early prevention.
• Abstract（参考訳）: 網膜血管のセグメンテーションは一般にベンチトップデバイスで収集された画像に基づくデータセットに基礎を置いている。 静的画像は自然に網膜ゆらぎのダイナミックな特性を失い、結果としてデータセットの豊かさが低下し、ベンチトップデバイスの使用はアクセシビリティの制限によりデータセットのスケーラビリティをさらに制限する。 これらの制約を考慮すると、ハンドヘルドデバイスを用いてデータを取得することで、最初のビデオベースの網膜データセットを導入する。 データセットは、50歳から75歳までの415人の患者を含む4つのクリニックから集められたスマートフォンベースのファンドスビデオ635本で構成されている。 網膜構造の包括的かつ正確な注釈を空間的および時間的次元の両方に提供し、血管分節の展望を前進させることを目的としている。 特に、このデータセットは3つの空間的アノテーションを提供する: 網膜全体構造をデライン化するためのバイナリ血管マスク、静脈と動脈を区別するための一般的な静脈動脈マスク、各動脈と静脈の粒度を更に特徴づけるための細粒血管マスク。 さらに、データセットは、血管脈動特性をキャプチャする一時的なアノテーションを提供し、血行力学的揺らぎの細かい認識を必要とする眼疾患の検出を支援する。 アプリケーションでは、ベンチトップデバイスが取得したデータに対して、我々のデータセットは大きなドメインシフトを示しており、既存の手法には大きな課題があります。 実験では,評価指標とベンチマーク結果をデータセット上で提供し,容器分割タスクに提供される可能性と課題を反映する。 この挑戦的なデータセットが眼疾患の診断と早期予防に大きく貢献することを期待している。

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