論文の概要: FS-Net: Full Scale Network and Adaptive Threshold for Improving
Extraction of Micro-Retinal Vessel Structures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08059v3
- Date: Wed, 13 Dec 2023 09:47:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-14 20:01:56.857966
- Title: FS-Net: Full Scale Network and Adaptive Threshold for Improving
Extraction of Micro-Retinal Vessel Structures
- Title（参考訳）: FS-Net:マイクロ網膜血管構造の抽出改善のためのフルスケールネットワークと適応閾値
- Authors: Melaku N. Getahun, Oleg Y. Rogov, Dmitry V. Dylov, Andrey Somov, Ahmed
Bouridane, Rifat Hamoudi
- Abstract要約: 本稿では,エンコーダ・デコーダニューラルネットワークアーキテクチャに基づく大規模マイクロ容器抽出機構を提案する。
提案手法はDRIVE,CHASE-DB1,STAREデータセットを用いて評価されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.776514178760067
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Retinal vascular segmentation, is a widely researched subject in biomedical
image processing, aims to relieve ophthalmologists' workload when treating and
detecting retinal disorders. However, segmenting retinal vessels has its own
set of challenges, with prior techniques failing to generate adequate results
when segmenting branches and microvascular structures. The neural network
approaches used recently are characterized by the inability to keep local and
global properties together and the failure to capture tiny end vessels make it
challenging to attain the desired result. To reduce this retinal vessel
segmentation problem, we propose a full-scale micro-vessel extraction mechanism
based on an encoder-decoder neural network architecture, sigmoid smoothing, and
an adaptive threshold method. The network consists of of residual, encoder
booster, bottleneck enhancement, squeeze, and excitation building blocks. All
of these blocks together help to improve the feature extraction and prediction
of the segmentation map. The proposed solution has been evaluated using the
DRIVE, CHASE-DB1, and STARE datasets, and competitive results are obtained when
compared with previous studies. The AUC and accuracy on the DRIVE dataset are
0.9884 and 0.9702, respectively. On the CHASE-DB1 dataset, the scores are
0.9903 and 0.9755, respectively. On the STARE dataset, the scores are 0.9916
and 0.9750, respectively. The performance achieved is one step ahead of what
has been done in previous studies, and this results in a higher chance of
having this solution in real-life diagnostic centers that seek ophthalmologists
attention.
- Abstract（参考訳）: 網膜血管セグメンテーションは、生体画像処理において広く研究されている課題であり、網膜障害の治療および検出における眼科医の負担を軽減することを目的としている。
しかし、網膜血管の分割には独自の課題があり、従来の技術では分枝や微小血管構造を分割する場合に十分な結果が得られなかった。
近年のニューラルネットワークのアプローチは、局所的および全体的特性を共に保持できないことと、小さなエンド容器を捕獲できないことが、望ましい結果を達成するのに困難である点が特徴である。
この網膜血管セグメンテーション問題を解決するために,エンコーダ・デコーダニューラルネットワークアーキテクチャ,シグモイド平滑化,適応しきい値法に基づくフルスケールの微小血管抽出機構を提案する。
ネットワークは、残余、エンコーダブースター、ボトルネック強化、圧縮、励起ビルディングブロックで構成されている。
これらすべてのブロックは、セグメンテーションマップの機能抽出と予測を改善するのに役立ちます。
提案手法は, DRIVE, CHASE-DB1, STAREデータセットを用いて評価し, 従来の研究と比較した場合の競合結果を得た。
AUCとDRIVEデータセットの精度はそれぞれ0.9884と0.9702である。
CHASE-DB1データセットでは、スコアはそれぞれ0.9903と0.9755である。
STAREデータセットでは、スコアはそれぞれ0.9916と0.9750である。
その結果、眼科医の注意を引こうとする実生活診断センターにおいて、このソリューションが実現される確率が高くなる。
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