論文の概要: Multi-task Learning for Optical Coherence Tomography Angiography (OCTA) Vessel Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02266v1
• Date: Fri, 3 Nov 2023 23:10:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 18:32:46.868875
• Title: Multi-task Learning for Optical Coherence Tomography Angiography (OCTA) Vessel Segmentation
• Title（参考訳）: 光コヒーレンス・トモグラフィ(OCTA)血管セグメンテーションのためのマルチタスク学習
• Authors: Can Koz, Onat Dalmaz, Mertay Dayanc
• Abstract要約: 本稿では,OCTA-MTLと呼ばれる,OCTAセグメンテーションのためのマルチタスク学習手法を提案する。 適応的損失結合戦略は、各タスクの平均損失値の逆数に応じて損失重量を動的に調整する。 ROSE-2データセットのセグメンテーション性能を2つのベースライン法と比較して評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7539061565898157
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Optical Coherence Tomography Angiography (OCTA) is a non-invasive imaging technique that provides high-resolution cross-sectional images of the retina, which are useful for diagnosing and monitoring various retinal diseases. However, manual segmentation of OCTA images is a time-consuming and labor-intensive task, which motivates the development of automated segmentation methods. In this paper, we propose a novel multi-task learning method for OCTA segmentation, called OCTA-MTL, that leverages an image-to-DT (Distance Transform) branch and an adaptive loss combination strategy. The image-to-DT branch predicts the distance from each vessel voxel to the vessel surface, which can provide useful shape prior and boundary information for the segmentation task. The adaptive loss combination strategy dynamically adjusts the loss weights according to the inverse of the average loss values of each task, to balance the learning process and avoid the dominance of one task over the other. We evaluate our method on the ROSE-2 dataset its superiority in terms of segmentation performance against two baseline methods: a single-task segmentation method and a multi-task segmentation method with a fixed loss combination.
• Abstract（参考訳）: 光コヒーレンス・トモグラフィー(OCTA)は、網膜の高分解能横断像を提供する非侵襲的イメージング技術であり、様々な網膜疾患の診断とモニタリングに有用である。 しかし,OCTA画像の手動分割は時間と労力のかかる作業であり,自動分割法の開発を動機付けている。 本稿では,イメージ・トゥ・DT(Distance Transform)ブランチと適応的損失結合戦略を活用するOCTA-MTLという,OCTAセグメンテーションのためのマルチタスク学習手法を提案する。 Image-to-DTブランチは、各容器ボクセルから容器表面までの距離を予測し、セグメンテーションタスクに有用な形状と境界情報を提供する。 適応損失結合戦略は、各タスクの平均損失値の逆に従って損失重みを動的に調整し、学習プロセスをバランスさせ、一方のタスクが他方よりも優位になるのを避ける。 本研究では,ROSE-2データセットのセグメンテーション性能を,単一タスクセグメンテーション法と固定損失組合せを用いたマルチタスクセグメンテーション法という2つのベースライン手法と比較して評価した。

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