論文の概要: A Generic Fundus Image Enhancement Network Boosted by Frequency Self-supervised Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00885v1
• Date: Sat, 2 Sep 2023 09:51:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 00:37:00.425742
• Title: A Generic Fundus Image Enhancement Network Boosted by Frequency Self-supervised Representation Learning
• Title（参考訳）: 周波数自己教師型表現学習によるジェネリックファンドス画像強調ネットワーク
• Authors: Heng Li, Haofeng Liu, Huazhu Fu, Yanwu Xu, Hui Shu, Ke Niu, Yan Hu, Jiang Liu
• Abstract要約: ファンドス画像強調ネットワーク(GFE-Net)は、監視や余分なデータなしで、未知のファンドス画像を堅牢に補正するために開発された。 GFE-Netは、データ依存、パフォーマンスの向上、デプロイメント効率、スケールの一般化性において、優れたパフォーマンスを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.47229102825849
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fundus photography is prone to suffer from image quality degradation that impacts clinical examination performed by ophthalmologists or intelligent systems. Though enhancement algorithms have been developed to promote fundus observation on degraded images, high data demands and limited applicability hinder their clinical deployment. To circumvent this bottleneck, a generic fundus image enhancement network (GFE-Net) is developed in this study to robustly correct unknown fundus images without supervised or extra data. Levering image frequency information, self-supervised representation learning is conducted to learn robust structure-aware representations from degraded images. Then with a seamless architecture that couples representation learning and image enhancement, GFE-Net can accurately correct fundus images and meanwhile preserve retinal structures. Comprehensive experiments are implemented to demonstrate the effectiveness and advantages of GFE-Net. Compared with state-of-the-art algorithms, GFE-Net achieves superior performance in data dependency, enhancement performance, deployment efficiency, and scale generalizability. Follow-up fundus image analysis is also facilitated by GFE-Net, whose modules are respectively verified to be effective for image enhancement.
• Abstract（参考訳）: 眼科医や知的システムによる臨床検査に影響を及ぼす画像品質の劣化に、眼底写真は苦しむ傾向にある。 劣化画像の基底観察を促進するために拡張アルゴリズムが開発されたが、高いデータ要求と限定的な適用性が臨床展開を妨げる。 このボトルネックを回避するために、監視や余分なデータなしで未知の眼底画像の堅牢な補正を行うために、汎用的眼底画像強調ネットワーク(GFE-Net)を開発した。 画像周波数情報を利用して自己教師付き表現学習を行い、劣化画像から頑健な構造認識表現を学習する。 そして、表現学習と画像強調を兼ね備えたシームレスなアーキテクチャにより、GFE-Netは眼底画像を正確に修正し、網膜構造を保存できる。 GFE-Netの有効性と利点を示すため、総合的な実験を行った。 最先端のアルゴリズムと比較すると、GFE-Netはデータ依存性、パフォーマンスの向上、デプロイメント効率、スケールの一般化性において優れたパフォーマンスを実現している。 また,GFE-Netでは,各モジュールが画像強調に有効であることが確認された。

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