論文の概要: OCTDL: Optical Coherence Tomography Dataset for Image-Based Deep Learning Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08255v4
- Date: Tue, 01 Oct 2024 19:59:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-03 15:17:40.923207
- Title: OCTDL: Optical Coherence Tomography Dataset for Image-Based Deep Learning Methods
- Title（参考訳）: OCTDL:画像に基づく深層学習のための光コヒーレンストモグラフィデータセット
- Authors: Mikhail Kulyabin, Aleksei Zhdanov, Anastasia Nikiforova, Andrey Stepichev, Anna Kuznetsova, Mikhail Ronkin, Vasilii Borisov, Alexander Bogachev, Sergey Korotkich, Paul A Constable, Andreas Maier,
- Abstract要約: 本研究は,2000枚以上の OCT 画像からなるオープンアクセス型 OCT データセット (OCTDL) を提案する。
このデータセットは、加齢関連黄斑変性症(AMD)、糖尿病黄斑浮腫(DME)、網膜膜(ERM)、網膜動脈閉塞症(RAO)、網膜静脈閉塞症(RVO)、およびVID(Vitreomacular Interface Disease)患者のOCT記録からなる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.13887472397715
- License:
- Abstract: Optical coherence tomography (OCT) is a non-invasive imaging technique with extensive clinical applications in ophthalmology. OCT enables the visualization of the retinal layers, playing a vital role in the early detection and monitoring of retinal diseases. OCT uses the principle of light wave interference to create detailed images of the retinal microstructures, making it a valuable tool for diagnosing ocular conditions. This work presents an open-access OCT dataset (OCTDL) comprising over 2000 OCT images labeled according to disease group and retinal pathology. The dataset consists of OCT records of patients with Age-related Macular Degeneration (AMD), Diabetic Macular Edema (DME), Epiretinal Membrane (ERM), Retinal Artery Occlusion (RAO), Retinal Vein Occlusion (RVO), and Vitreomacular Interface Disease (VID). The images were acquired with an Optovue Avanti RTVue XR using raster scanning protocols with dynamic scan length and image resolution. Each retinal b-scan was acquired by centering on the fovea and interpreted and cataloged by an experienced retinal specialist. In this work, we applied Deep Learning classification techniques to this new open-access dataset.
- Abstract（参考訳）: 光コヒーレンス断層撮影(OCT)は、眼科領域に広く応用された非侵襲的画像診断技術である。
OCTは網膜層の可視化を可能にし、網膜疾患の早期発見とモニタリングにおいて重要な役割を果たす。
OCTは光波干渉の原理を用いて網膜の微細構造の詳細な画像を作成する。
本研究は,2000枚以上の OCT 画像からなるオープンアクセス型 OCT データセット (OCTDL) を提案する。
このデータセットは、加齢関連黄斑変性症(AMD)、糖尿病黄斑浮腫(DME)、網膜膜(ERM)、網膜動脈閉塞症(RAO)、網膜静脈閉塞症(RVO)、およびVID患者のOCT記録からなる。
これらの画像は、動的スキャン長と画像解像度を持つラスタ走査プロトコルを用いて、Optovue Avanti RTVue XRで取得された。
各網膜b-スキャンは、胎児に集中して取得され、経験豊富な網膜専門家によって解釈され、カタログ化された。
本研究では,新しいオープンアクセスデータセットにディープラーニングの分類手法を適用した。
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