論文の概要: EDDense-Net: Fully Dense Encoder Decoder Network for Joint Segmentation
of Optic Cup and Disc
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10192v1
- Date: Sun, 20 Aug 2023 07:45:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-22 17:10:27.734097
- Title: EDDense-Net: Fully Dense Encoder Decoder Network for Joint Segmentation
of Optic Cup and Disc
- Title（参考訳）: EDDense-Net: オプティカルカップとディスクの同時分割のための完全高密度エンコーダデコーダネットワーク
- Authors: Mehwish Mehmood, Khuram Naveed, Haroon Ahmed Khan, Syed S. Naqvi
- Abstract要約: 緑内障(英: Glaucoma)は、視神経に損傷を与える眼疾患であり、視覚障害と永久盲眼を引き起こす。
緑内障の診断には、光ディスク(OD)検査におけるカップ・ツー・ディスク比(CDR)の推定が用いられる。
OCとODの結合分割のためのEDDense-Netセグメンテーションネットワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3277163122167433
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Glaucoma is an eye disease that causes damage to the optic nerve, which can
lead to visual loss and permanent blindness. Early glaucoma detection is
therefore critical in order to avoid permanent blindness. The estimation of the
cup-to-disc ratio (CDR) during an examination of the optical disc (OD) is used
for the diagnosis of glaucoma. In this paper, we present the EDDense-Net
segmentation network for the joint segmentation of OC and OD. The encoder and
decoder in this network are made up of dense blocks with a grouped
convolutional layer in each block, allowing the network to acquire and convey
spatial information from the image while simultaneously reducing the network's
complexity. To reduce spatial information loss, the optimal number of filters
in all convolution layers were utilised. In semantic segmentation, dice pixel
classification is employed in the decoder to alleviate the problem of class
imbalance. The proposed network was evaluated on two publicly available
datasets where it outperformed existing state-of-the-art methods in terms of
accuracy and efficiency. For the diagnosis and analysis of glaucoma, this
method can be used as a second opinion system to assist medical
ophthalmologists.
- Abstract（参考訳）: 緑内障(英: Glaucoma)は、視神経に損傷を与える眼疾患であり、視覚障害と永久盲眼を引き起こす。
したがって、早期緑内障検出は永久盲目を避けるために重要である。
緑内障の診断には、光ディスク(OD)検査におけるカップ・ツー・ディスク比(CDR)の推定が用いられる。
本稿では,OCとODの結合分割のためのEDDense-Netセグメンテーションネットワークを提案する。
このネットワークのエンコーダとデコーダは、各ブロックにグループ化された畳み込み層を持つ密ブロックで構成されており、同時にネットワークの複雑さを低減しつつ、画像から空間情報を取得、伝達することができる。
空間情報損失を低減するため,全ての畳み込み層におけるフィルタの最適数を利用した。
セマンティックセグメンテーションでは、クラス不均衡の問題を軽減するためにデコーダにダイスピクセル分類を用いる。
提案するネットワークは2つの公開データセットで評価され、精度と効率の点で既存の最先端手法を上回っていた。
緑内障の診断と解析には、医用眼科医を支援するための第2の意見システムとして使用できる。
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