論文の概要: Learn Single-horizon Disease Evolution for Predictive Generation of
Post-therapeutic Neovascular Age-related Macular Degeneration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06432v1
- Date: Sat, 12 Aug 2023 01:40:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-15 17:21:55.368026
- Title: Learn Single-horizon Disease Evolution for Predictive Generation of
Post-therapeutic Neovascular Age-related Macular Degeneration
- Title（参考訳）: 治療後の血管新生関連黄斑変性予測のための単一水平疾患の進化
- Authors: Yuhan Zhang, Kun Huang, Mingchao Li, Songtao Yuan, Qiang Chen
- Abstract要約: 本稿では,治療後SD-OCT画像の予測生成を行う単一水平病進化ネットワーク(SHENet)を提案する。
SHENetでは、入力されたSD-OCT画像を深い特徴に変換する機能エンコーダを用いて、グラフ進化モジュールが高次元ラテント空間における病気の進化過程を予測する。
また,病気の進化学習の有効性を確保するために,進化強化モジュールを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.616010139716701
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Most of the existing disease prediction methods in the field of medical image
processing fall into two classes, namely image-to-category predictions and
image-to-parameter predictions. Few works have focused on image-to-image
predictions. Different from multi-horizon predictions in other fields,
ophthalmologists prefer to show more confidence in single-horizon predictions
due to the low tolerance of predictive risk. We propose a single-horizon
disease evolution network (SHENet) to predictively generate post-therapeutic
SD-OCT images by inputting pre-therapeutic SD-OCT images with neovascular
age-related macular degeneration (nAMD). In SHENet, a feature encoder converts
the input SD-OCT images to deep features, then a graph evolution module
predicts the process of disease evolution in high-dimensional latent space and
outputs the predicted deep features, and lastly, feature decoder recovers the
predicted deep features to SD-OCT images. We further propose an evolution
reinforcement module to ensure the effectiveness of disease evolution learning
and obtain realistic SD-OCT images by adversarial training. SHENet is validated
on 383 SD-OCT cubes of 22 nAMD patients based on three well-designed schemes
based on the quantitative and qualitative evaluations. Compared with other
generative methods, the generative SD-OCT images of SHENet have the highest
image quality. Besides, SHENet achieves the best structure protection and
content prediction. Qualitative evaluations also demonstrate that SHENet has a
better visual effect than other methods. SHENet can generate post-therapeutic
SD-OCT images with both high prediction performance and good image quality,
which has great potential to help ophthalmologists forecast the therapeutic
effect of nAMD.
- Abstract（参考訳）: 医療画像処理分野における既存の疾患予測手法のほとんどは、画像とカテゴリの予測と画像とパラメータの予測という2つのクラスに分類される。
画像から画像への予測に焦点を当てた作品はほとんどない。
他の分野のマルチホライズン予測とは異なり、眼科医は予測リスクの耐性が低いため、単一ホライズン予測の信頼性を高める傾向にある。
治療前SD-OCT画像に血管新生関連黄斑変性(nAMD)を付加することにより,治療後SD-OCT画像を予測的に生成するシングルホライゾン病進化ネットワーク(SHENet)を提案する。
シェネットでは、特徴エンコーダが入力されたsd-oct画像を深い特徴に変換し、グラフ進化モジュールが高次元潜伏空間における疾患の進化過程を予測し、予測された深い特徴を出力し、最後に特徴デコーダは予測された深い特徴をsd-oct画像に復元する。
さらに,疾患進展学習の有効性を確保するための進化強化モジュールを提案し,逆行訓練により現実的なsd-oct画像を得る。
SHENetは,22nAMD患者の383個のSD-OCT立方体に対して,定量的および定性評価に基づく3つのよく設計されたスキームに基づいて検証を行った。
他の生成方法と比較して、SHENetの生成SD-OCT画像が最も画質が高い。
さらに、SHENetは最高の構造保護とコンテンツ予測を達成する。
定性的評価は、SHENetが他の方法よりも優れた視覚効果を持つことを示す。
SHENetは、高い予測性能と良好な画質で治療後のSD-OCT画像を生成することができ、眼科医がnAMDの治療効果を予測するのに役立つ可能性がある。
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