論文の概要: Image-level Regression for Uncertainty-aware Retinal Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16815v2
- Date: Thu, 25 Jul 2024 09:29:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-26 18:57:36.018121
- Title: Image-level Regression for Uncertainty-aware Retinal Image Segmentation
- Title（参考訳）: 不確かさを意識した網膜画像分割のための画像レベルの回帰
- Authors: Trung Dang, Huy Hoang Nguyen, Aleksei Tiulpin,
- Abstract要約: 我々は,新たな不確実性認識変換(SAUNA)を導入する。
以上の結果から,SAUNA変換の統合とセグメント化損失は,異なるセグメンテーションモデルにおいて大きな性能向上をもたらすことが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7141182051230914
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Accurate retinal vessel (RV) segmentation is a crucial step in the quantitative assessment of retinal vasculature, which is needed for the early detection of retinal diseases and other conditions. Numerous studies have been conducted to tackle the problem of segmenting vessels automatically using a pixel-wise classification approach. The common practice of creating ground truth labels is to categorize pixels as foreground and background. This approach is, however, biased, and it ignores the uncertainty of a human annotator when it comes to annotating e.g. thin vessels. In this work, we propose a simple and effective method that casts the RV segmentation task as an image-level regression. For this purpose, we first introduce a novel Segmentation Annotation Uncertainty-Aware (SAUNA) transform, which adds pixel uncertainty to the ground truth using the pixel's closeness to the annotation boundary and vessel thickness. To train our model with soft labels, we generalize the earlier proposed Jaccard metric loss to arbitrary hypercubes for soft Jaccard index (Intersection-over-Union) optimization. Additionally, we employ a stable version of the Focal-L1 loss for pixel-wise regression. We conduct thorough experiments and compare our method to a diverse set of baselines across 5 retinal image datasets. Our empirical results indicate that the integration of the SAUNA transform and these segmentation losses led to significant performance boosts for different segmentation models. Particularly, our methodology enables UNet-like architectures to substantially outperform computational-intensive baselines. Our implementation is available at \url{https://github.com/Oulu-IMEDS/SAUNA}.
- Abstract（参考訳）: 正確な網膜血管セグメンテーション(RV)は、網膜疾患やその他の疾患の早期発見に必要な網膜血管の定量的評価において重要なステップである。
画素単位の分類手法を用いて, 分割容器の課題に対処するために, 多数の研究がなされている。
基底の真理ラベルを作成する一般的な習慣は、ピクセルを前景と背景に分類することである。
しかし、このアプローチは偏りがあり、egの細い血管に注釈をつけるという点では、人間のアノテーションの不確かさを無視する。
本研究では,RVセグメンテーションタスクを画像レベルの回帰としてキャストする,シンプルで効果的な手法を提案する。
この目的のために,我々はまず,アノテーション境界と血管厚に対する画素の近接性を用いて,地上の真理に画素の不確かさを付加する,新しいセグメンテーションアノテーション不確実性認識変換(SAUNA)を導入する。
ソフトラベルでモデルをトレーニングするために、提案したジャカード距離損失を任意のハイパーキューブに一般化し、ソフトジャカード指数(Intersection-over-Union)の最適化を行う。
さらに,Focal-L1損失の安定バージョンを画素ワイドレグレッションに適用した。
詳細な実験を行い、5つの網膜画像データセットにまたがる多様なベースラインと比較する。
実験結果から,SAUNA変換の統合とセグメント化損失が,異なるセグメント化モデルにおいて顕著な性能向上をもたらしたことが示唆された。
特に,本手法により,UNetのようなアーキテクチャが計算集約ベースラインを大幅に上回る。
我々の実装は \url{https://github.com/Oulu-IMEDS/SAUNA} で利用可能です。
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