Fugu-MT 論文翻訳(概要): Polar-Net: A Clinical-Friendly Model for Alzheimer's Disease Detection in OCTA Images

論文の概要: Polar-Net: A Clinical-Friendly Model for Alzheimer's Disease Detection in OCTA Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06009v1
Date: Fri, 10 Nov 2023 11:49:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-13 15:18:36.668368
Title: Polar-Net: A Clinical-Friendly Model for Alzheimer's Disease Detection in OCTA Images
Title（参考訳）: Polar-Net:OCTA画像におけるアルツハイマー病検出のための臨床フレンドリーモデル
Authors: Shouyue Liu, Jinkui Hao, Yanwu Xu, Huazhu Fu, Xinyu Guo, Jiang Liu, Yalin Zheng, Yonghuai Liu, Jiong Zhang and Yitian Zhao
Abstract要約: オプティカルコヒーレンス・トモグラフィーは、網膜微小血管の画像化によってアルツハイマー病(AD)を検出するための有望なツールである。我々はPolar-Netと呼ばれる新しいディープラーニングフレームワークを提案し、解釈可能な結果を提供し、臨床上の事前知識を活用する。 Polar-Netは既存の最先端の手法よりも優れており,網膜血管変化とADとの関連性について,より貴重な病理学的証拠を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 53.235117594102675
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Optical Coherence Tomography Angiography (OCTA) is a promising tool for detecting Alzheimer's disease (AD) by imaging the retinal microvasculature. Ophthalmologists commonly use region-based analysis, such as the ETDRS grid, to study OCTA image biomarkers and understand the correlation with AD. However, existing studies have used general deep computer vision methods, which present challenges in providing interpretable results and leveraging clinical prior knowledge. To address these challenges, we propose a novel deep-learning framework called Polar-Net. Our approach involves mapping OCTA images from Cartesian coordinates to polar coordinates, which allows for the use of approximate sector convolution and enables the implementation of the ETDRS grid-based regional analysis method commonly used in clinical practice. Furthermore, Polar-Net incorporates clinical prior information of each sector region into the training process, which further enhances its performance. Additionally, our framework adapts to acquire the importance of the corresponding retinal region, which helps researchers and clinicians understand the model's decision-making process in detecting AD and assess its conformity to clinical observations. Through evaluations on private and public datasets, we have demonstrated that Polar-Net outperforms existing state-of-the-art methods and provides more valuable pathological evidence for the association between retinal vascular changes and AD. In addition, we also show that the two innovative modules introduced in our framework have a significant impact on improving overall performance.
Abstract（参考訳）: オプティカルコヒーレンス・トモグラフィー(OCTA)は、網膜微小血管のイメージングによりアルツハイマー病(AD)を検出するための有望なツールである。眼科医は、一般的にETDRSグリッドのような地域ベースの分析を使用して、OCTA画像バイオマーカーを研究し、ADとの相関を理解する。しかし、既存の研究では一般的な深層コンピュータビジョン法を用いており、解釈可能な結果の提供と臨床先行知識の活用に挑戦している。これらの課題に対処するため,我々はpolar-netと呼ばれる新しいディープラーニングフレームワークを提案する。提案手法では,カルト座標から極座標へのOCTA画像のマッピングを行い,近似セクター畳み込みを可能とし,臨床で一般的に用いられるETDRSグリッドを用いた地域分析手法の実装を可能にする。さらに、Polar-Netは、各セクター地域の臨床事前情報をトレーニングプロセスに組み込んで、そのパフォーマンスをさらに向上させる。さらに,本フレームワークは網膜領域の重要性の獲得に適応し,ADの検出におけるモデル決定過程の理解を支援し,臨床観察への適合性を評価する。プライベートおよびパブリックデータセットの評価を通じて、Polar-Netは既存の最先端手法よりも優れており、網膜血管変化とADとの関連性に関するより貴重な病理学的証拠を提供することを示した。さらに、我々のフレームワークで導入された2つの革新的なモジュールが全体的なパフォーマンス改善に大きな影響を与えていることも示しています。

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