Fugu-MT 論文翻訳(概要): UWAFA-GAN: Ultra-Wide-Angle Fluorescein Angiography Transformation via Multi-scale Generation and Registration Enhancement

論文の概要: UWAFA-GAN: Ultra-Wide-Angle Fluorescein Angiography Transformation via Multi-scale Generation and Registration Enhancement

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00542v1
Date: Wed, 1 May 2024 14:27:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-02 15:27:48.909947
Title: UWAFA-GAN: Ultra-Wide-Angle Fluorescein Angiography Transformation via Multi-scale Generation and Registration Enhancement
Title（参考訳）: UWAFA-GAN: マルチスケールジェネレーションとレジストレーションによる超広角フルオレセイン血管造影変換
Authors: Ruiquan Ge, Zhaojie Fang, Pengxue Wei, Zhanghao Chen, Hongyang Jiang, Ahmed Elazab, Wangting Li, Xiang Wan, Shaochong Zhang, Changmiao Wang,
Abstract要約: UWF-FA (UWF fluorescein angiography) は、患者の手や肘に注入して蛍光染料を投与する必要がある。注射による潜在的な副作用を軽減するため、研究者はクロスモダリティ医療画像生成アルゴリズムの開発を提案した。本稿では,UWF-SLOからUWF-FAを合成する条件生成対向ネットワーク(UWAFA-GAN)を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.28459176559761
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Fundus photography, in combination with the ultra-wide-angle fundus (UWF) techniques, becomes an indispensable diagnostic tool in clinical settings by offering a more comprehensive view of the retina. Nonetheless, UWF fluorescein angiography (UWF-FA) necessitates the administration of a fluorescent dye via injection into the patient's hand or elbow unlike UWF scanning laser ophthalmoscopy (UWF-SLO). To mitigate potential adverse effects associated with injections, researchers have proposed the development of cross-modality medical image generation algorithms capable of converting UWF-SLO images into their UWF-FA counterparts. Current image generation techniques applied to fundus photography encounter difficulties in producing high-resolution retinal images, particularly in capturing minute vascular lesions. To address these issues, we introduce a novel conditional generative adversarial network (UWAFA-GAN) to synthesize UWF-FA from UWF-SLO. This approach employs multi-scale generators and an attention transmit module to efficiently extract both global structures and local lesions. Additionally, to counteract the image blurriness issue that arises from training with misaligned data, a registration module is integrated within this framework. Our method performs non-trivially on inception scores and details generation. Clinical user studies further indicate that the UWF-FA images generated by UWAFA-GAN are clinically comparable to authentic images in terms of diagnostic reliability. Empirical evaluations on our proprietary UWF image datasets elucidate that UWAFA-GAN outperforms extant methodologies. The code is accessible at https://github.com/Tinysqua/UWAFA-GAN.
Abstract（参考訳）: 超広角眼底撮影(UWF)技術と組み合わせた眼底撮影は、網膜をより包括的に観察することで、臨床環境では欠かせない診断ツールとなる。 UWF fluorescein angiography (UWF-FA) はUWFスキャニングレーザー眼科検査(UWF-SLO)とは異なり、患者の手や肘に注入して蛍光染料を投与する必要がある。注射による潜在的な副作用を軽減するため,UWF-SLO画像をUWF-FAに変換できるクロスモダリティ医療画像生成アルゴリズムの開発が提案されている。現在の画像生成技術は、高解像度網膜画像、特に微小血管病変の撮影において、眼底撮影の困難さに対処している。これらの課題に対処するために,UWF-SLOからUWF-FAを合成する条件付き生成対向ネットワーク(UWAFA-GAN)を導入する。このアプローチでは、グローバル構造と局所病変の両方を効率的に抽出するために、マルチスケールジェネレータとアテンション送信モジュールを用いる。さらに、不整合データのトレーニングから発生する画像ぼかし問題に対処するため、このフレームワークには登録モジュールが組み込まれている。本手法はインセプションスコアと詳細生成を非自明に行う。さらに,UWAFA-GANが生成するUWF-FA画像は,診断信頼性の観点から,臨床に比較して精度の高い画像であることが示唆された。 UWAFA-GANが既存の手法より優れていることを示すために、当社独自のUWF画像データセットの実証評価を行った。コードはhttps://github.com/Tinysqua/UWAFA-GANでアクセスできる。

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