論文の概要: Snake with Shifted Window: Learning to Adapt Vessel Pattern for OCTA Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18096v1
• Date: Sun, 28 Apr 2024 07:01:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 17:53:05.967625
• Title: Snake with Shifted Window: Learning to Adapt Vessel Pattern for OCTA Segmentation
• Title（参考訳）: Snake with Shifted Window: OCTAセグメンテーションのための血管パターンの適応学習
• Authors: Xinrun Chen, Mei Shen, Haojian Ning, Mengzhan Zhang, Chengliang Wang, Shiying Li,
• Abstract要約: 本研究では, 管状構造に適した変形可能な畳み込みと, 大域的特徴抽出のためのスウィン変換器を併用したSSW-OCTAモデルを提案する。 我々のモデルはOCTA-500データセットのテストと比較を行い、最先端のパフォーマンスを実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.314516220934268
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Segmenting specific targets or structures in optical coherence tomography angiography (OCTA) images is fundamental for conducting further pathological studies. The retinal vascular layers are rich and intricate, and such vascular with complex shapes can be captured by the widely-studied OCTA images. In this paper, we thus study how to use OCTA images with projection vascular layers to segment retinal structures. To this end, we propose the SSW-OCTA model, which integrates the advantages of deformable convolutions suited for tubular structures and the swin-transformer for global feature extraction, adapting to the characteristics of OCTA modality images. Our model underwent testing and comparison on the OCTA-500 dataset, achieving state-of-the-art performance. The code is available at: https://github.com/ShellRedia/Snake-SWin-OCTA.
• Abstract（参考訳）: 光コヒーレンス断層撮影血管造影(OCTA)画像中の特定の標的や構造を分離することは、さらなる病理研究に欠かせない。 網膜の血管層は豊富で複雑であり、複雑な形状の血管は広く研究されているOCTA画像によって捉えられる。 そこで本研究では,血管層を投影するOCTA画像を用いて網膜構造を分割する方法について検討する。 そこで本研究では,管状構造に適した変形可能な畳み込みと大域的特徴抽出のためのスウィン・トランスフォーマを併用したSSW-OCTAモデルを提案する。 我々のモデルはOCTA-500データセットのテストと比較を行い、最先端のパフォーマンスを実現した。 コードはhttps://github.com/ShellRedia/Snake-SWin-OCTAで公開されている。

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