論文の概要: Self-supervised OCT Image Denoising with Slice-to-Slice Registration and Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15167v2
• Date: Fri, 8 Dec 2023 16:40:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-11 18:06:54.539627
• Title: Self-supervised OCT Image Denoising with Slice-to-Slice Registration and Reconstruction
• Title（参考訳）: スライス・ツー・スライス・レジストレーションと再構成による自己監督型OCT画像
• Authors: Shijie Li, Palaiologos Alexopoulos, Anse Vellappally, Ronald Zambrano, Wollstein Gadi, Guido Gerig
• Abstract要約: 構造保存ノイズ低減のための学習に基づく自己教師手法は,従来の手法よりも優れた性能を示した。 我々は,OCT画像復調に適したエンドツーエンドの自己教師型学習フレームワークを新たに導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.972377737617966
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Strong speckle noise is inherent to optical coherence tomography (OCT) imaging and represents a significant obstacle for accurate quantitative analysis of retinal structures which is key for advances in clinical diagnosis and monitoring of disease. Learning-based self-supervised methods for structure-preserving noise reduction have demonstrated superior performance over traditional methods but face unique challenges in OCT imaging. The high correlation of voxels generated by coherent A-scan beams undermines the efficacy of self-supervised learning methods as it violates the assumption of independent pixel noise. We conduct experiments demonstrating limitations of existing models due to this independence assumption. We then introduce a new end-to-end self-supervised learning framework specifically tailored for OCT image denoising, integrating slice-by-slice training and registration modules into one network. An extensive ablation study is conducted for the proposed approach. Comparison to previously published self-supervised denoising models demonstrates improved performance of the proposed framework, potentially serving as a preprocessing step towards superior segmentation performance and quantitative analysis.
• Abstract（参考訳）: 強いスペックルノイズは、光コヒーレンストモグラフィー(OCT)イメージングに固有のものであり、臨床診断と疾患のモニタリングの進歩の鍵となる網膜構造の正確な定量化のための重要な障害である。 構造保存ノイズ低減のための学習に基づく自己教師手法は,従来の手法よりも優れた性能を示したが,OCTイメージングではユニークな課題に直面している。 コヒーレントAスキャンビームによるボクセルの高相関は、独立画素雑音の仮定に反する自己教師付き学習法の有効性を損なう。 この独立性の仮定による既存モデルの限界を示す実験を行う。 次に,OCT画像に特化して,スライス・バイ・スライス・トレーニングと登録用モジュールをひとつのネットワークに統合した,エンドツーエンドの自己教師型学習フレームワークを提案する。 提案手法に対して広範なアブレーション研究を行った。 前述した自己教師付き推論モデルとの比較により,提案フレームワークの性能が向上し,セグメンテーション性能と定量的解析への前処理ステップとして機能する可能性が示唆された。

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