論文の概要: RRWNet: Recursive Refinement Network for Effective Retinal Artery/Vein Segmentation and Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03166v1
• Date: Mon, 5 Feb 2024 16:35:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-06 14:54:27.892482
• Title: RRWNet: Recursive Refinement Network for Effective Retinal Artery/Vein Segmentation and Classification
• Title（参考訳）: RRWNet: 効率的な網膜動脈/静脈分画と分類のための再帰的リファインメントネットワーク
• Authors: Jos\'e Morano and Guilherme Aresta and Hrvoje Bogunovi\'c
• Abstract要約: 網膜血管の解析には血管の分節と動脈と静脈への分類が必要である。 本研究は,セマンティックセグメンテーションマップを洗練し,明示的分類誤りを正すために設計された,革新的なエンドツーエンドフレームワークRRWNetを提案する。 このフレームワークは、入力画像からベースセグメンテーションマップを生成するベースサブネットワークを備えた完全な畳み込みニューラルネットワークと、これらのマップを反復的に改善するRecursive Refinementサブネットワークで構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.529293679968785
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The caliber and configuration of retinal blood vessels serve as important biomarkers for various diseases and medical conditions. A thorough analysis of the retinal vasculature requires the segmentation of blood vessels and their classification into arteries and veins, which is typically performed on color fundus images obtained by retinography, a widely used imaging technique. Nonetheless, manually performing these tasks is labor-intensive and prone to human error. Various automated methods have been proposed to address this problem. However, the current state of art in artery/vein segmentation and classification faces challenges due to manifest classification errors that affect the topological consistency of segmentation maps. This study presents an innovative end-to-end framework, RRWNet, designed to recursively refine semantic segmentation maps and correct manifest classification errors. The framework consists of a fully convolutional neural network with a Base subnetwork that generates base segmentation maps from input images, and a Recursive Refinement subnetwork that iteratively and recursively improves these maps. Evaluation on public datasets demonstrates the state-of-the-art performance of the proposed method, yielding more topologically consistent segmentation maps with fewer manifest classification errors than existing approaches. In addition, the Recursive Refinement module proves effective in post-processing segmentation maps from other methods, automatically correcting classification errors and improving topological consistency. The model code, weights, and predictions are publicly available at https://github.com/j-morano/rrwnet.
• Abstract（参考訳）: 網膜血管の校正と構成は、様々な疾患や医学的状態において重要なバイオマーカーとなる。 網膜血管の詳細な解析には、血管の分画と動脈と静脈への分類が必要であり、一般的には、広く使用されているイメージング技術である網膜撮影によって得られた色眼底画像で行われている。 それでも手作業による作業は労働集約的であり、ヒューマンエラーを起こしやすい。 この問題に対処する様々な自動化手法が提案されている。 しかし,動脈・静脈の分節・分類における最先端技術は,分節マップのトポロジ的一貫性に影響を及ぼす特徴的分類誤差により,課題に直面している。 本研究では,セマンティックセグメンテーションマップを再帰的に洗練し,明示的分類誤りを正すための革新的なエンドツーエンドフレームワークRRWNetを提案する。 このフレームワークは、入力画像からベースセグメンテーションマップを生成するベースサブネットワークを備えた完全な畳み込みニューラルネットワークと、これらのマップを反復的に再帰的に改善する再帰的リファインメントサブネットワークで構成される。 公開データセットの評価は,提案手法の最先端性能を実証し,既存の手法よりも顕著な分類誤差が少ない位相的に一貫したセグメンテーションマップを提供する。 さらに、Recursive Refinementモジュールは、他のメソッドからのセグメンテーションマップの処理後処理に有効であることを証明し、分類エラーを自動的に修正し、トポロジ的整合性を改善する。 モデルコード、重み、予測はhttps://github.com/j-morano/rrwnet.comで公開されている。

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